쵸코쿠키의 연습장

지금까지 우리는 numpy만을 계산 라이브러리로 사용했습니다. 하지만 텐서플로우와 SK가 머신 러닝에 적합한 Python 라이브러리가 있다고 생각할 것입니다. 사용할 주요 도구가 될 텐서플로우에 대해 알아보겠습니다. 텐서의 수학적 개념은 광범위하게 설명 될 수 있습니다. 벡터와 행렬은 텐서가 벡터 스칼라에서 다음 객체가 될 것입니다. 벡터와 행렬은 모두 텐서가 0 1이고 2는 각각 우리가 지금까지 본 개념의 일반화일뿐입니다. 텐서플로우를 보면 일단 의미하는 바를 빨리 알 수 있습니다. 텐서플로우를 소개하기 전에 잠시 시간을 내어 왜 좋은 선택인지 설명해 드리겠습니다. 가장 인기있는 라이브러리 중 하나이며 대부분의 다른 기계 학습 과정은 SK 학습에 기반을 두고 있기 때문에 비교하여 학습합니다. 알고 있지..

Anaconda의 장점은 다른 라이브러리와 함께 자동으로 제공되지 않는다는 것입니다. 메인 패키지를 별도로 설치할 필요가 없으므로 강력합니다. 파이썬에서 프로그래밍을 위한 다른 소프트웨어와 마찬가지로 텐서플로우를 사용하여 최신 버전을 설치했는지 확인합니다. 새로운 환경을 만드는 방법을 보여줍니다. 텐서플로우를 최신 버전으로 업그레이드한 다음 Jupyter에 새 커널을 추가하십시오. 준비 시작하기 시작 메뉴를 열고 아나콘다 프롬프트를 검색하여 시작하십시오. Conda info --envs를 입력하여 현재 환경을 확인해야합니다. conda create --name py3-TF2.0 python=3 새로운 환경을 만드는 방법을 살펴 보겠습니다. 설치 텐서 흐름은 Conda를 작성해야합니다. 이중 대시 이름을 ..

관련 라이브러리 가져 오기 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 항상 문제에 대한 관련 라이브러리를 가져와야합니다. 이 예제에서는 NumPy가 필수입니다. matplotlib 및 mpl_toolkits는 필요하지 않습니다. 결과를 시각화할 목적으로 만 사용합니다. 훈련 할 임의의 입력 데이터 생성 observations = 1000 xs = np.random.uniform(low=-10, high=10, size=(observations,1)) zs = np.random.uniform(-10, 10, (observations,1)) inputs = np.column_stack((x..

단축키 개요 위에 있는 여러 단축키들 중 유용한 것들은 찾아 활용하면 좋습니다. 기본적인 단축키 설명들은 아래와 같습니다. 이제 대시 보드에 대해 더 많이 알았으므로 셸을 검사하고 여기에 표시된 필드를 목성으로 코딩하는 방법을 셀이라고합니다. Enter 키를 눌러 셀에 액세스 할 수 있습니다. 커서를 볼 수 있으므로 코드 입력을 시작할 수 있습니다. 회색 상자를 입력 필드라고합니다. X는 4 개의 숫자 1 2 3 및 4로 구성되어 있지 않다는 짧은 코드를 넣습니다. XI를 입력 하여이 목록을 인쇄하면 두 가지 방법 으로이 명령을 실행할 수 있습니다. 첫 번째 방법은 제어를 유지 하고이 작업을 수행하여 Enter 키를 누르는 것입니다. 기계는 셀의 코드를 실행하고 거기에 머무를 것입니다. 생성 또는 선택된..

컴퓨터에 Python을 설치하는 방법에는 여러 가지가 있지만 특히 새로운 사용자에게는 Anaconda를 선택하는 것이 좋습니다. Python뿐만 아니라 주피터 노트북 앱 및 많은 과학 컴퓨팅 및 데이터 과학 패키지도 설치합니다. www.anaconda.com 홈 페이지에서 다운로드 버튼을 클릭하십시오 .Windows Mac 또는 Linux의 세 가지 운영 체제 중 하나를 선택해야합니다 . Windows에 Anaconda를 설치하는 방법을 보여 주지만 Mac을 사용하려는 경우 절차는 동일합니다. Linux 버전 이제 네 가지 옵션 중에서 가장 좋은 것을 선택해야합니다. 설치 버전에 따라 32 비트 또는 64 비트 버전이 있습니다. Python 2와 3의 차이점은 거의 중요하지 않지만 32 또는 64 비트 ..

파이썬과 R은 아마도 가장 널리 사용되는 두 가지 언어입니다. 데이터 과학에서 주로 파이썬을 사용합니다. 그리고 왜 그 사용법에 반대되는 주장이 거의 없는지 알아보겠습니다. 파이썬과 R은 아마도 가장 널리 사용되는 두 가지 언어이자 데이터 과학에서는 파이썬을 사용합니다. 이제 실제로 그 사용법에 대한 논쟁이 거의없는 이유에 대해 알아보겠습니다. 오픈 소스 범용 고수준 언어입니다. 예를 들어 ESC는 Google Summer of Codeproject로 광범위하게 시작했지만 가장 인기있는 무료 기계 학습 중 하나로 개발 된 패키지를 배울 수 있습니다. 파이썬이 오픈 소스 프레임 워크가 아닌 경우에는 발전하지 않았을 것입니다. 또한 모든 주요 운영 체제에서 사용할 수 있습니다 .Windows Mac 및 Li..