subplot() subplots() 여러표 위치 선정
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https://m.blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=heygun&logNo=221520454294&proxyReferer=https%3A%2F%2Fwww.google.com%2F plt.subplot()과 plt.subplots()의 차이 #5 ​subplot과 subplots 모두 한번에 여러 그래프를 보여주기 위해 사용되는 코드이지만 ​사용법이다르다.​... blog.naver.com
uniform(2,3,10) --> 2~3사이 수에서 10개 랜덤으로 추출
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https://fullyalive.tistory.com/25 [랜덤함수] randint 함수와 uniform 함수 radint - 두 정수 사이의 랜덤한 정수를 리턴시켜주는 함수 파이썬에 기본적으로 깔려있는 random 모듈에 정의되어 있다. from random import randint # a
에러; No module named sklearn.cross_validation
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from sklearn.cross_validation import train_test_split (X) from sklearn.model_selection import train_test_split (ㅇ)
iteritems() 의 기능
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https://hashcode.co.kr/questions/495/dictitems%EC%99%80-dictiteritems%EC%9D%98-%EC%B0%A8%EC%9D%B4%EC%A0%90%EC%9D%80-%EB%AD%94%EA%B0%80%EC%9A%94 dict.items()와 dict.iteritems()의 차이점은 뭔가요? dict.items()와 dict.iteritems()의 차이점은 뭔가요?Python docs에서 보니까 dict.items(): dict의 (key, value) 쌍을 복사한 list를 return dict.iteritems(): dict의 (key, value) 쌍의 iterator를 return 라고 하던데, 제가 코드를 돌려 보니까 둘 이 같은 객체의 레퍼런스를 retu..
legend() 함수 기능
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https://kongdols-room.tistory.com/89 레전드(legend, 범례) 함수의 옵션(입력 변수) - matplotlib(13) 파이썬 버전 3.7 기준 matplotlib 버전 3.0.3 기준 레전드(legend)의 입력 변수 본 포스팅에서는 레전드의 입력 키워드에 대한 내용을 다룬다. 본 포스팅에서 다루는 내용은 파이썬의 help()함수를 통해 얻을 수.. kongdols-room.tistory.com
np.linspace()의 기능 // 같은 간격으로 나눠 주는 함수
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https://studymake.tistory.com/425 넘파이(numpy)에서 다차원 배열을 입력하는 방법 넘파이(numpy)를 사용하기 위해서는 다음과 같이 import 해야 한다. winpython, python(x,y)에는 기본적으로 포함되어 있으므로 바로 사용할 수 있다. import 명령을 이용하면 되는데 다음과 같이 몇 가지 방법이.. studymake.tistory.com
ravel() 함수 기능 1차원으로 바꿔주는 기능 Flatten
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https://rfriend.tistory.com/349 [Python NumPy] 다차원 배열을 1차원 배열로 평평하게 펴주는 ravel(), flatten() 함수 이번 포스팅에서는 파이썬에서 다차원 배열(array)을 1차원 배열로 평평하게 펴주는 NumPy의 ravel() 함수, flatten() 함수에 대해서 알아보겠습니다. 1차원 배열을 다차원 배열로 재구성/재배열 해주는 NumPy의 r.. rfriend.tistory.com
Bayesian Optimization 정리 잘된 글
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http://research.sualab.com/introduction/practice/2019/02/19/bayesian-optimization-overview-1.html Bayesian Optimization 개요: 딥러닝 모델의 효과적인 hyperparameter 탐색 방법론 (1) 지난 글의 서두에서 ‘AutoML’이라는 주제에 대해 간단히 소개해 드린 적이 있습니다. AutoML을 한 문장으로 표현하자면 ‘Machine Learning으로 설계하는 Machine Learning’이라고 하였으며, 현재 3가지 방향으로 연구가 진행된다고 하였습니다. research.sualab.com