공부/인공지능14 커리어넷 대학정보 크롤링하기 (feat. Python Selenium) 커리어넷 대학정보 크롤링하기 (feat. Python Selenium) 커리어넷 대학정보를 보면 출처: www.career.go.kr/cnet/front/base/school/schoolUniversityList.do 커리어넷 학교정보 페이지에 나와있는 테이블 크롤링할 것입니다. Google Colaboratory에서 진행했습니다. # Installing Libraries # Importing Libraries # Setting a Driver to Access to the Website # Finding a Table Tag 정직하게 table tag를 찾을 수 있습니다. 테이블 태그를 BeautifulSoup를 이용해서 잡아와봅시다. T A B L E 번호, 학교명, 학교종류, 학교유형, 설립, 지역.. 2020. 12. 30. 파킨스 텔레모니터링 데이터 셋 분석과 모델 훈련 (feat. 랜덤 포레스트) 파킨스 텔레모니터링 데이터 셋 분석 (Parkins Telemonitoring Data Set Analysis and Model Training) 데이터 셋 (Data Set) 목표 : predict the values for motor_UPDRS and total_UPDRS 데이터 셋은 옥스포드 대학의 Athanasios Tsanas와 Max Little이 음성 신호를 녹음하기 위해 원격 모니터링 장치를 개발한 미국 및 인텔의 10개 의료 센터와 협력하여 만들었습니다. 원래 연구는 UPDRS 임상의사의 파킨슨병 증상 점수를 예측하기 위해 다양한 선형 및 비선형 회귀 방법을 사용했다. 출처 : archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Parkinsons+Telemonitoring 데이터 .. 2020. 12. 23. BlogFeedback 피쳐셀렉션 (Feature Selection) (feat. Lasso, Ridge) BlogFeedback 피쳐셀렉션 (Feature Selection) (feat. Lasso, Ridge) 데이터 셋 (Data Set) 출처 (Source) : archive.ics.uci.edu/ml/datasets/BlogFeedback 열이 218개가 있을 정도로 아주 큰 데이터입니다. 데이터를 이루는 각 열의 attribute를 확인하겠습니다. 열이 281개로 이렇게 많은 데이터 셋은 다뤄본 적이 없는데 처음에 많이 당황했습니다. 그래도 각 열에 대한 설명이 있기 때문에 다행이네요. 이렇게 열이 많이 있을 때 어떤 columns를 이용해서 마지막 열인 댓글 수를 예측해야 할 지 모릅니다. 그러므로, 우리는 마지막 열과 상관관계가 높은 열들만 골라서 예측을 진행해볼 것입니다. 그리고 우리는 이것을.. 2020. 12. 21. QSAR Aquatic Toxicity LC50 예측 (feat. TPOT) QSAR Aquatic Toxicity 순서 1. 데이터 셋 설명 2. 브루트 포스 접근 3. TPOT (Tree-based Pipeline Optimization Tool) 데이터 셋 데이터 셋 다운로드 링크 : https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/00505/ 2019년 09월 23일에 UCI Machine Learning Repository에 등록된 나름 최근에 등록된 데이터 셋입니다. 밀라노에 위치한 대학 QSAR 연구 그룹에서 제작된 데이터 셋입니다. 데이터 셋 정보를 보겠습니다. 데이터 셋 정보를 읽어보면 이 데이터 셋은 Daphnia Magna에 대한 acute toxicity (급성 수생 독성)을 예측하기 위해 908개 화학.. 2020. 12. 20. ML/DL for Everyone with PyTorch (Sung Kim) #01 ML/DL for Everyone with PyTorch (Sung Kim) - Overview www.youtube.com/watch?v=SKq-pmkekTk&list=PLlMkM4tgfjnJ3I-dbhO9JTw7gNty6o_2m&ab_channel=SungKim Code: https://github.com/hunkim/PyTorchZero... Slides: http://bit.ly/PyTorchZeroAll Videos: http://bit.ly/PyTorchVideo hunkim.github.io/ml/ 모두를 위한 머신러닝/딥러닝 강의 hunkim.github.io 2020. 12. 13. 이전 1 2 다음