캐글5 유데미 : concat(cf.merge), 판다스와 시리즈 차이 목차 1.concat -new data(frame) 만들기 -concat/멀티인덱싱(keys[]) -concat한 df에서 특정 인덱스만 가져오기/슬라이싱 -cf.merge 2.잠깐! 판다스와 시리즈 차이 *아래 자료 출처 : 유데미 강좌 https://www.udemy.com/course/best-pandas-python/learn/lecture/29425772#overview 1. concat 1) new data(frame) 만들기 : 딕셔너리 형태, 컬럼명 [], '스트링' 2) concat/멀티인덱싱(keys, 컬럼명[]) -멀티 인덱싱 : 기존 인덱스 앞에 새로운 열 (여러개) 만드는 것 3) concat한 df에서 특정 인덱스만 가져오기 -슬라이싱, ' : ' cf.merge merge란 :.. 2023. 9. 16. 시계열 데이터 결측치 처리법 https://rfriend.tistory.com/682 2023. 9. 15. [머신러닝 전략] 실무와 비슷한 시계열 데이터 실습 #2023.08.23 빅리더 프로젝트 인턴십 #신백균 멘토님 수업 (참고로 본문에 사용된 이미지는 멘토님께서 현장에서 공유해주신 ppt/코드 자료의 일부임을 밝힙니다.) 주제 2013년 1월부터 2015년 10월까지의 판매 데이터 바탕으로 2015년 11월 판매량 예측 목차 1.eda(Tip 시계열 데이터 교차 검증법) 2.베이스 모델링(경우의 수 조합, 가비지 컬렉션, Tip 범주형 데이터 ) 3.모델링 현재 진행중인 연습용 대회에 참여해보겠습니다~! Predict Future Sales | Kaggle www.kaggle.com 1.eda lecture - [ch9] EDA Explore and run machine learning code with Kaggle Notebooks | Using dat.. 2023. 8. 23. [머신러닝 전략] 실습 : bike sharing demand #2023.08.22 빅리더 프로젝트 인턴십 #신백균 멘토님 #캐글 강의 주제 실습 : bike sharing demand => '고객들은 언제 어느 조건 아 대여를 많이 하나?' 목차 eda 코드 베이스라인 코드 모델링 코드 번외 : 실습 연습용 주제 추천 번외 : 베이지안 최적화 코드 (참고로 본문에 사용된 이미지는 멘토님께서 공유해주신 코드 자료의 일부임을 밝힙니다.) Bike Sharing Demand | Kaggle www.kaggle.com 1. eda 코드 (eda 과정 코드입니다) lecture - [ch6] EDA Explore and run machine learning code with Kaggle Notebooks | Using data from Bike Sharing Demand .. 2023. 8. 22. [머신러닝 전략] 머신러닝 문제해결 프로세스 #2023.08.22 빅리더 프로젝트 인턴십 #신백균 멘토님 #캐글 강의 목차 1.데이터에 현혹된 사례 2.머신러닝 문제해결 프로세스 3.실습(예시) (참고로 본문에 사용된 이미지는 멘토님께서 현장에서 공유해주신 PPT 자료의 일부임을 밝힙니다.) *멘토님 github GitHub - BaekKyunShin/musthave_mldl_problem_solving_strategy: 《머신러닝·딥러닝 문제해결 전략》 《머신러닝·딥러닝 문제해결 전략》. Contribute to BaekKyunShin/musthave_mldl_problem_solving_strategy development by creating an account on GitHub. github.com 1.데이터에 현혹된 사례 1.인과관계 & .. 2023. 8. 22. 이전 1 다음
