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핸즈온 머신러닝: 사이킷런과 텐서플로를 활용한 머신러닝, 딥러닝 실무
book

핸즈온 머신러닝: 사이킷런과 텐서플로를 활용한 머신러닝, 딥러닝 실무

by 박해선, 오렐리앙 제롱
May 2018
Beginner to intermediate
672 pages
16h 54m
Korean
Hanbit Media, Inc.
Content preview from 핸즈온 머신러닝: 사이킷런과 텐서플로를 활용한 머신러닝, 딥러닝 실무
152
1
머신러닝
3.8
연습문제
1
.
MNIST
데이터셋으로 분류기를 만들어 테스트 세트에서
97
% 정확도를 달성해보세요. 힌
트:
KNeighborsClassifier
가 이 작업에 아주 잘 맞습니다. 좋은 하이퍼파라미터 값만 찾
으면 됩니다 (
weights
n
_
neighbors
하이퍼파라미터로 그리드 탐색을 시도해보세요 ).
2
.
MNIST
이미지를 (왼, 오른, 위, 아래 ) 어느 방향으로든 한 픽셀 이동시킬 수 있는 함수를
만들어보세요.
16
그런 다음 훈련 세트에 있는 각 이미지에 대해 네 개의 이동된 복사본(방
향마다 한 개씩)을 만들어 훈련 세트에 추가하세요. 마지막으로 이 확장된 데이터셋에서
앞에서 찾은 최선의 모델을 훈련시키고 테스트 세트에서 정확도를 측정해보세요. 모델 성
능이 더 높아졌는지 확인해보세요! 인위적으로 훈련 세트를 늘리는 이 기법을 데이터 증식
또는 훈련 세트 확장
training
set
expansion
이라고 합니다.
3
.
타이타닉
Titanic
데이터셋에 도전해보세요. 캐글
Kaggle
에서 시작하면 좋습니다 (
https
://
www
.
kaggle
.
com
/
c
/
titanic
).
4
.
스팸 분류기를 만들어보세요 (아주 도전적인 과제입니다).
아파치 스팸어쌔신
Apache
SpamAssassin
공공 데이터셋
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박해선, 오렐리앙 제롱

Publisher Resources

ISBN: 9791162240731