Jerry StoryWalk

머신러닝을 공부하는 사람이라면 한 번쯤 경험해봤거나 들어봤을 데이터셋이다. MNIST! 이 데이터 셋은 미국 고등학생들과 인구조사국 직원분들이 손으로 직접 쓴 숫자 데이터셋이다. 시작해보자. from sklearn.datasets import fetch_openml mnist = fetch_openml('mnist_784', version=1) mnist.keys() --------------------------------------------- dict_keys(['data', 'target', 'frame', 'categories', 'feature_names', 'target_names', 'DESCR', 'details', 'url']) 사이킷런을 통해서 mnist 데이터셋을 받아오는 과정이다...

# 목적 캘리포니아 인구조사 데이터를 사용해 캘리포니아 주택 가격 모델 만들기. 학습시킨 모델에 다른 측정 데이터가 주어졌을 때 구역의 중간 주택 가격을 예측해야 함. # 파라미터 설명 total_rooms: 전체 방의 개수 total_bedrooms : 전체 침실 개수 population : 인구 수 households : 세대 수 median_income : 중간 소득 median_house_value : 중간 주택 가격 ocean_proximity : 바다 근접도 longitude : 경도 latitude : 위도 housing_median_age : 주택 지어진 기간(중앙값) 1단계 : 문제 정의 이번 작업은 "지도 학습" or "비지도 학습" or "강화 학습" or etc... 중에 무엇일지 ..