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핸즈온 머신러닝(2판), Data Science Handbook을 기반으로 작성되었습니다. 차원 축소: dimensionality reduction은 고차원 데이터로부터 저 차원 데이터로 변환하는 방법이다. -위키백과 차원 흔히 물리학에서는 저차원의 생물은 상위 차원의 현상을 볼 수도 이해할 수도 없다고 이야기 합니다. 우리는 3차원 공간에 살고 있고 시간의 1축을 더해서 4차원으로 우주공간이 구성되어있다고 생각하죠. 잘은 모르지만 초끈이론과 같은 물리이론에 따르면 우주가 4차원이 아닌 더 입체적인 고차원의 차원으로 구성되어있다고 설명하고 있습니다. 아마 그런 차원의 공간은 우리는 죽었다가 깨어나도 이해하지 못할 것입니다. 하지만 데이터에서 다루는 차원은 다행히 그것보다는 비교적 훨씬 단순합니다. n차원..

이전 글:[kaggle]심슨 캐릭터 인식하기(The Simposons character recongnition) The Simpsons Characters Data | Kaggle The Simpsons Characters Data Image dataset of 20 characters from The Simpsons www.kaggle.com 첫 훈련 모델의 성능평가, 예측, confusion matrix 지표 확인을 하고 각 캐릭터의 랜덤 이미지에 대한 예측과 시각화를 진행해 보았습니다. 각 캐릭터 폴더에서 이미지를 가지고와 예측을 수행하고 true, prediction class를 표시했습니다만... 이상하게 전혀 다르게 예측을 하는 것을 볼 수 있었습니다. 분명 모델의 성능은 90% 이상이고 co..

The Simpsons Characters Data | Kaggle The Simpsons Characters Data Image dataset of 20 characters from The Simpsons www.kaggle.com 다음 캐글 데이터 셋에서 cnn을 이용해 캐릭터 인식을 해보겠습니다. 먼저 필요한 라이브러리를 임포트 해줍니다. import numpy as np # linear algebra import pandas as pd # data processing, CSV file I/O (e.g. pd.read_csv) import os import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import requests import cv2 import..