Jacob Cho's Data Science

강의 웹사이트: http://hunkim.github.io/ml/ 예제: https://github.com/hunkim/DeepLearnin...

Pandas로 이상치(Outlier data) 구분하고 평균 투표수 구하기 [청와대 국민청원 데이터로 파이썬 자연어처리 입문하기] 청와대 국민청원 사이트와 분석도구를 소개합니다. 2019년 2월 16일 토요일에 한국마이크로소프트 광화문오피스에서 진행된 LangCon 2019(Language Conference 2019) 튜토리얼 내용입니다. 해당 튜토리얼은 지난 해 데잇걸즈 2기와 파이콘 한국 2018에서 진행되기도 했습니다. * https://goo.gl/j9hEhj 에 가면 colab 노트북이 5번까지 있습니다. * colab 접근이 잘 되지 않는다면 크롬 앱스토어에서 "colaboratory"를 검색해서 설치하실 수 있습니다. 다음의 링크로 설치하실 수 있습니다. https://chrome.google.com/webstore/de... * 튜토리얼에 사용될 노트북은 파일 > 내 드라이브에 사본생성 으로 사본을 생성해 주셔야 실행권한이 부여됩니다. 1년 치 국민청원 텍스트 데이터를 전처리, 분석, 시각화(워드 클라우드, 단어 유사도) 해봅니다. 전처리한 텍스트를 바탕으로 평균보다 높은 투표수를 얻을지 낮은 투표수를 얻을지 머신러닝을 통해 예측해 봅니다. 또, 텍스트를 통해 어느 카테고리에 해당하는 내용인지도 예측해 봅니다. Colaboratory 사용을 위한 구글 이메일 주소와 개인 노트북이 필요합니다. 튜토리얼 노트북 참고 : https://github.com/corazzon/petitionW...

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기계학습 간단소개 [청와대 국민청원 데이터로 파이썬 자연어처리 입문하기] 청와대 국민청원 사이트와 분석도구를 소개합니다. 2019년 2월 16일 토요일에 한국마이크로소프트 광화문오피스에서 진행된 LangCon 2019(Language Conference 2019) 튜토리얼 내용입니다. 해당 튜토리얼은 지난 해 데잇걸즈 2기와 파이콘 한국 2018에서 진행되기도 했습니다. * https://goo.gl/j9hEhj 에 가면 colab 노트북이 5번까지 있습니다. * colab 접근이 잘 되지 않는다면 크롬 앱스토어에서 "colaboratory"를 검색해서 설치하실 수 있습니다. 다음의 링크로 설치하실 수 있습니다. https://chrome.google.com/webstore/de... * 튜토리얼에 사용될 노트북은 파일 > 내 드라이브에 사본생성 으로 사본을 생성해 주셔야 실행권한이 부여됩니다. 1년 치 국민청원 텍스트 데이터를 전처리, 분석, 시각화(워드 클라우드, 단어 유사도) 해봅니다. 전처리한 텍스트를 바탕으로 평균보다 높은 투표수를 얻을지 낮은 투표수를 얻을지 머신러닝을 통해 예측해 봅니다. 또, 텍스트를 통해 어느 카테고리에 해당하는 내용인지도 예측해 봅니다. Colaboratory 사용을 위한 구글 이메일 주소와 개인 노트북이 필요합니다. 튜토리얼 노트북 참고 : https://github.com/corazzon/petitionW...

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word2vec 으로 단어 유사도 보기 [청와대 국민청원 데이터로 파이썬 자연어처리 입문하기] 청와대 국민청원 사이트와 분석도구를 소개합니다. 2019년 2월 16일 토요일에 한국마이크로소프트 광화문오피스에서 진행된 LangCon 2019(Language Conference 2019) 튜토리얼 내용입니다. 해당 튜토리얼은 지난 해 데잇걸즈 2기와 파이콘 한국 2018에서 진행되기도 했습니다. * https://goo.gl/j9hEhj 에 가면 colab 노트북이 5번까지 있습니다. * colab 접근이 잘 되지 않는다면 크롬 앱스토어에서 "colaboratory"를 검색해서 설치하실 수 있습니다. 다음의 링크로 설치하실 수 있습니다. https://chrome.google.com/webstore/de... * 튜토리얼에 사용될 노트북은 파일 > 내 드라이브에 사본생성 으로 사본을 생성해 주셔야 실행권한이 부여됩니다. 1년 치 국민청원 텍스트 데이터를 전처리, 분석, 시각화(워드 클라우드, 단어 유사도) 해봅니다. 전처리한 텍스트를 바탕으로 평균보다 높은 투표수를 얻을지 낮은 투표수를 얻을지 머신러닝을 통해 예측해 봅니다. 또, 텍스트를 통해 어느 카테고리에 해당하는 내용인지도 예측해 봅니다. Colaboratory 사용을 위한 구글 이메일 주소와 개인 노트북이 필요합니다. 튜토리얼 노트북 참고 : https://github.com/corazzon/petitionW...

- soynlp로 토큰화, 명사추출하기, 워드클라우드 그리기 [청와대 국민청원 데이터로 파이썬 자연어처리 입문하기] 청와대 국민청원 사이트와 분석도구를 소개합니다. 2019년 2월 16일 토요일에 한국마이크로소프트 광화문오피스에서 진행된 LangCon 2019(Language Conference 2019) 튜토리얼 내용입니다. 해당 튜토리얼은 지난 해 데잇걸즈 2기와 파이콘 한국 2018에서 진행되기도 했습니다. * https://goo.gl/j9hEhj 에 가면 colab 노트북이 5번까지 있습니다. * colab 접근이 잘 되지 않는다면 크롬 앱스토어에서 "colaboratory"를 검색해서 설치하실 수 있습니다. 다음의 링크로 설치하실 수 있습니다. https://chrome.google.com/webstore/de... * 튜토리얼에 사용될 노트북은 파일 > 내 드라이브에 사본생성 으로 사본을 생성해 주셔야 실행권한이 부여됩니다. 1년 치 국민청원 텍스트 데이터를 전처리, 분석, 시각화(워드 클라우드, 단어 유사도) 해봅니다. 전처리한 텍스트를 바탕으로 평균보다 높은 투표수를 얻을지 낮은 투표수를 얻을지 머신러닝을 통해 예측해 봅니다. 또, 텍스트를 통해 어느 카테고리에 해당하는 내용인지도 예측해 봅니다. Colaboratory 사용을 위한 구글 이메일 주소와 개인 노트북이 필요합니다. 튜토리얼 노트북 참고 : https://github.com/corazzon/petitionW...

1. 답변을 많이 받은 청원 vs 투표를 많이 받은 청원 비교해 보기 2. ggplot 소개와 시각화 청와대 국민청원 데이터로 파이썬 자연어처리 입문하기 청와대 국민청원 사이트와 분석도구를 소개합니다. 2019년 2월 16일 토요일에 한국마이크로소프트 광화문오피스에서 진행된 LangCon 2019(Language Conference 2019) 튜토리얼 내용입니다. 해당 튜토리얼은 지난 해 데잇걸즈 2기와 파이콘 한국 2018에서 진행되기도 했습니다. * https://goo.gl/j9hEhj 에 가면 colab 노트북이 5번까지 있습니다. * colab 접근이 잘 되지 않는다면 크롬 앱스토어에서 "colaboratory"를 검색해서 설치하실 수 있습니다. 다음의 링크로 설치하실 수 있습니다. https://chrome.google.com/webstore/de... * 튜토리얼에 사용될 노트북은 파일 > 내 드라이브에 사본생성 으로 사본을 생성해 주셔야 실행권한이 부여됩니다. 1년 치 국민청원 텍스트 데이터를 전처리, 분석, 시각화(워드 클라우드, 단어 유사도) 해봅니다. 전처리한 텍스트를 바탕으로 평균보다 높은 투표수를 얻을지 낮은 투표수를 얻을지 머신러닝을 통해 예측해 봅니다. 또, 텍스트를 통해 어느 카테고리에 해당하는 내용인지도 예측해 봅니다. Colaboratory 사용을 위한 구글 이메일 주소와 개인 노트북이 필요합니다. 튜토리얼 노트북 참고 : https://github.com/corazzon/petitionW...

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청와대 국민청원 데이터로 파이썬 자연어처리 입문하기 청와대 국민청원 사이트와 분석도구를 소개합니다. 2019년 2월 16일 토요일에 한국마이크로소프트 광화문오피스에서 진행된 LangCon 2019(Language Conference 2019) 튜토리얼 내용입니다. 해당 튜토리얼은 지난 해 데잇걸즈 2기와 파이콘 한국 2018에서 진행되기도 했습니다. * https://goo.gl/j9hEhj 에 가면 colab 노트북이 5번까지 있습니다. * colab 접근이 잘 되지 않는다면 크롬 앱스토어에서 "colaboratory"를 검색해서 설치하실 수 있습니다. 다음의 링크로 설치하실 수 있습니다. https://chrome.google.com/webstore/de... * 튜토리얼에 사용될 노트북은 파일 > 내 드라이브에 사본생성 으로 사본을 생성해 주셔야 실행권한이 부여됩니다. 1년 치 국민청원 텍스트 데이터를 전처리, 분석, 시각화(워드 클라우드, 단어 유사도) 해봅니다. 전처리한 텍스트를 바탕으로 평균보다 높은 투표수를 얻을지 낮은 투표수를 얻을지 머신러닝을 통해 예측해 봅니다. 또, 텍스트를 통해 어느 카테고리에 해당하는 내용인지도 예측해 봅니다. Colaboratory 사용을 위한 구글 이메일 주소와 개인 노트북이 필요합니다. 튜토리얼 노트북 참고 : https://github.com/corazzon/petitionW...

청와대 국민청원 데이터로 파이썬 자연어처리 입문하기 2019년 2월 16일 토요일에 한국마이크로소프트 광화문오피스에서 진행된 LangCon 2019(Language Conference 2019) 튜토리얼 내용입니다. 해당 튜토리얼은 지난 해 데잇걸즈와 파이콘 한국 2018에서 진행되기도 했습니다. * https://goo.gl/j9hEhj 에 가면 colab 노트북이 5번까지 있습니다. * colab 접근이 잘 되지 않는다면 크롬 앱스토어에서 "colaboratory"를 검색해서 설치하실 수 있습니다. 다음의 링크로 설치하실 수 있습니다. https://chrome.google.com/webstore/de... * 튜토리얼에 사용될 노트북은 파일 > 내 드라이브에 사본생성 으로 사본을 생성해 주셔야 실행권한이 부여됩니다. 1년 반치 국민청원 텍스트 데이터를 전처리, 분석, 시각화(워드 클라우드, 단어 유사도) 해봅니다. 전처리한 텍스트를 바탕으로 평균보다 높은 투표수를 얻을지 낮은 투표수를 얻을지 머신러닝을 통해 예측해 봅니다. 또, 텍스트를 통해 어느 카테고리에 해당하는 내용인지도 예측해 봅니다. Colaboratory 사용을 위한 구글 이메일 주소와 개인 노트북이 필요합니다. 튜토리얼 노트북 참고 : https://github.com/corazzon/petitionW...

Python Developers Survey 2018 Results Colab 소스코드 : https://goo.gl/t9ExHN 실습을 하실 때는 해당 노트북을 (파일) (내 드라이브로 사본생성)을 통해 사본을 만드셔야 노트북의 실행권한이 생성됩니다. 노트북 상단의 connect(연결)에 초록색 불이 들어오고 editing 에 👁표시가 아니라 ✍🏻 연필표시가 되어야 실습이 가능한 상태가 됩니다. PSF(파이썬 소프트웨어 재단)과 JetBrains에서 함께 파이썬 개발자들에게 했던 설문조사 결과를 봅니다. 파이썬 재단 블로그 : https://pyfound.blogspot.com/2019/02/... 설문조사 결과 : https://www.jetbrains.com/research/py... 다음의 링크에서 설문조사 질문내용과 응답 CSV파일을 얻으실 수 있습니다. raw 파일 링크 : https://drive.google.com/drive/folder... Python Developers Survey 2018 - 한국 응답자는 어디에 파이썬을 주로 사용할까? Pandas의 transpose로 축 변경하기

Python Developers Survey 2018 Results Colab 소스코드 : https://goo.gl/t9ExHN 실습을 하실 때는 해당 노트북을 (파일) (내 드라이브로 사본생성)을 통해 사본을 만드셔야 노트북의 실행권한이 생성됩니다. 노트북 상단의 connect(연결)에 초록색 불이 들어오고 editing 에 👁표시가 아니라 ✍🏻 연필표시가 되어야 실습이 가능한 상태가 됩니다. PSF(파이썬 소프트웨어 재단)과 JetBrains에서 함께 파이썬 개발자들에게 했던 설문조사 결과를 봅니다. 파이썬 재단 블로그 : https://pyfound.blogspot.com/2019/02/... 설문조사 결과 : https://www.jetbrains.com/research/py... 다음의 링크에서 설문조사 질문내용과 응답 CSV파일을 얻으실 수 있습니다. raw 파일 링크 : https://drive.google.com/drive/folder...

Python Developers Survey 2018 Results Colab 소스코드 : https://goo.gl/t9ExHN 실습을 하실 때는 해당 노트북을 (파일) (내 드라이브로 사본생성)을 통해 사본을 만드셔야 노트북의 실행권한이 생성됩니다. 노트북 상단의 connect(연결)에 초록색 불이 들어오고 editing 에 👁표시가 아니라 ✍🏻 연필표시가 되어야 실습이 가능한 상태가 됩니다. PSF(파이썬 소프트웨어 재단)과 JetBrains에서 함께 파이썬 개발자들에게 했던 설문조사 결과를 봅니다. 파이썬 재단 블로그 : https://pyfound.blogspot.com/2019/02/... 설문조사 결과 : https://www.jetbrains.com/research/py... 다음의 링크에서 설문조사 질문내용과 응답 CSV파일을 얻으실 수 있습니다. raw 파일 링크 : https://drive.google.com/drive/folder... 데이터분할(데이터 슬라이싱)에 대한 기본적인 이해를 다룹니다.

Python Developers Survey 2018 Results Colab 소스코드 : https://goo.gl/t9ExHN 실습을 하실 때는 해당 노트북을 (파일) (내 드라이브로 사본생성)을 통해 사본을 만드셔야 노트북의 실행권한이 생성됩니다. 노트북 상단의 connect(연결)에 초록색 불이 들어오고 editing 에 👁표시가 아니라 ✍🏻 연필표시가 되어야 실습이 가능한 상태가 됩니다. PSF(파이썬 소프트웨어 재단)과 JetBrains에서 함께 파이썬 개발자들에게 했던 설문조사 결과를 봅니다. 파이썬 재단 블로그 : https://pyfound.blogspot.com/2019/02/... 설문조사 결과 : https://www.jetbrains.com/research/py... 다음의 링크에서 설문조사 질문내용과 응답 CSV파일을 얻으실 수 있습니다. raw 파일 링크 : https://drive.google.com/drive/folder...

Python Developers Survey 2018 Results Colab 소스코드 : https://goo.gl/t9ExHN 실습을 하실 때는 해당 노트북을 (파일) (내 드라이브로 사본생성)을 통해 사본을 만드셔야 노트북의 실행권한이 생성됩니다. 노트북 상단의 connect(연결)에 초록색 불이 들어오고 editing 에 👁표시가 아니라 ✍🏻 연필표시가 되어야 실습이 가능한 상태가 됩니다. PSF(파이썬 소프트웨어 재단)과 JetBrains에서 함께 파이썬 개발자들에게 했던 설문조사 결과를 봅니다. 파이썬 재단 블로그 : https://pyfound.blogspot.com/2019/02/... 설문조사 결과 : https://www.jetbrains.com/research/py... 다음의 링크에서 설문조사 질문내용과 응답 CSV파일을 얻으실 수 있습니다. raw 파일 링크 : https://drive.google.com/drive/folder...

Python Developers Survey 2018 Results PSF(파이썬 소프트웨어 재단)과 JetBrains에서 함께 파이썬 개발자들에게 했던 설문조사 결과를 봅니다. 파이썬 재단 블로그 : https://pyfound.blogspot.com/2019/02/... 설문조사 결과 : https://www.jetbrains.com/research/py... 다음의 링크에서 설문조사 질문내용과 응답 CSV파일을 얻으실 수 있습니다. raw 파일 링크 : https://drive.google.com/drive/folder...

Python Developers Survey 2018 Results PSF(파이썬 소프트웨어 재단)과 JetBrains에서 함께 파이썬 개발자들에게 했던 설문조사 결과를 봅니다. 파이썬 재단 블로그 : https://pyfound.blogspot.com/2019/02/... 설문조사 결과 : https://www.jetbrains.com/research/py... 다음의 링크에서 설문조사 질문내용과 응답 CSV파일을 얻으실 수 있습니다. raw 파일 링크 : https://drive.google.com/drive/folder...

소스코드 : https://github.com/corazzon/OpenDataW... 인용기사 : [[비즈&빅데이터]스타벅스 '쏠림' vs 이디야 '분산']( http://news.bizwatch.co.kr/article/co... ) 공공데이터 포털에서 제공하고 있는 소상공인시장진흥공단 상가업소정보 데이터를 분석합니다. 대분류와 중분류 데이터를 Pandas, ggplot, folium으로 분석합니다. Pandas 의 reshaping data 활용하여 스타벅스, 이디야 매장수 비교하기, 구별 위도/경도 평균을 구하고 매장수 크기를 반영해 CircleMaker 그리기

소스코드 : https://github.com/corazzon/OpenDataW... 인용기사 : [[비즈&빅데이터]스타벅스 '쏠림' vs 이디야 '분산']( http://news.bizwatch.co.kr/article/co... ) 공공데이터 포털에서 제공하고 있는 소상공인시장진흥공단 상가업소정보 데이터를 분석합니다. 대분류와 중분류 데이터를 Pandas, ggplot, folium으로 분석합니다. Pandas의 Pandas 의 reshaping data 활용하여 스타벅스, 이디야 매장수 비교하기, 구별 위도/경도 평균 구하기

소스코드 : https://github.com/corazzon/OpenDataW... 인용기사 : [[비즈&빅데이터]스타벅스 '쏠림' vs 이디야 '분산']( http://news.bizwatch.co.kr/article/co... ) 공공데이터 포털에서 제공하고 있는 소상공인시장진흥공단 상가업소정보 데이터를 분석합니다. 대분류와 중분류 데이터를 Pandas, ggplot, folium으로 분석합니다. 구별로 매장수를 표현하기 위해 GeoJSON 파일 로드 방법소개 folium 사용법, http://colorbrewer2.org/ 을 통한 색상 팔렛트 선택법 folium의 choropleth를 통해 행정구역별로 스타벅스 매장 합계를 표현하기

소스코드 : https://github.com/corazzon/OpenDataW... 인용기사 : [[비즈&빅데이터]스타벅스 '쏠림' vs 이디야 '분산']( http://news.bizwatch.co.kr/article/co... ) 공공데이터 포털에서 제공하고 있는 소상공인시장진흥공단 상가업소정보 데이터를 분석합니다. 대분류와 중분류 데이터를 Pandas, ggplot, folium으로 분석합니다. 구별로 매장수를 표현하기 위해 GeoJSON 파일 로드 방법소개 folium 사용법, http://colorbrewer2.org/ 을 통한 색상 팔렛트 선택법 folium의 choropleth를 통해 행정구역별로 스타벅스 매장 합계를 표현하기

소스코드 : https://github.com/corazzon/OpenDataW... 인용기사 : [[비즈&빅데이터]스타벅스 '쏠림' vs 이디야 '분산']( http://news.bizwatch.co.kr/article/co... ) 공공데이터 포털에서 제공하고 있는 소상공인시장진흥공단 상가업소정보 데이터를 분석합니다. 대분류와 중분류 데이터를 Pandas, ggplot, folium으로 분석합니다. 구별로 매장수를 표현하기 위해 GeoJSON 파일 로드 방법소개 folium 사용법, http://colorbrewer2.org/ 을 통한 색상 팔렛트 선택법 folium의 choropleth를 통해 행정구역별로 스타벅스, 이디야 매장 합계를 표현하기

소스코드 : https://github.com/corazzon/OpenDataW... 공공데이터 포털에서 제공하고 있는 소상공인시장진흥공단 상가업소정보 데이터를 분석합니다. 대분류와 중분류 데이터를 Pandas, ggplot, folium으로 분석합니다. [2/7] Python, Pandas, groupby 로 구별 스타벅스, 이디야 매장수 비교

소스코드 : https://github.com/corazzon/OpenDataW... 공공데이터 포털에서 제공하고 있는 소상공인시장진흥공단 상가업소정보 데이터를 분석합니다. 대분류와 중분류 데이터를 Pandas, ggplot, folium으로 분석합니다. [1/7] Python, Pandas, folium으로 스타벅스, 이디야 매장 위치 분석하기

소스코드 : https://github.com/corazzon/OpenDataW... # google colaboratory 링크입니다. https://goo.gl/uVK672 google colaboratory 에서 내 드라이브에 저장을 하시게 되면 실행권한이 생깁니다. 다음의 버전을 사용했습니다. !pip install plotnine==0.5.0 !pip install --upgrade pandas==0.23.4 !pip install folium==0.5.0 공공데이터 포털에서 제공하고 있는 소상공인시장진흥공단 상가업소정보 데이터를 분석합니다. 대분류와 중분류 데이터를 Pandas, ggplot, folium으로 분석합니다. [4/4] 뚜레쥬르, 파리바게뜨 매장 위치 분석 - Python, Pandas, ggplot(plotnine), folium 사용하기

소스코드 : https://github.com/corazzon/OpenDataW... # google colaboratory 링크입니다. https://goo.gl/uVK672 google colaboratory 에서 내 드라이브에 저장을 하시게 되면 실행권한이 생깁니다. 다음의 버전을 사용했습니다. !pip install plotnine==0.5.0 !pip install --upgrade pandas==0.23.4 !pip install folium==0.5.0 공공데이터 포털에서 제공하고 있는 소상공인시장진흥공단 상가업소정보 데이터를 분석합니다. 대분류와 중분류 데이터를 Pandas, ggplot, folium으로 분석합니다. [3/4] 배스킨라빈스와 던킨도너츠 위치분석 - Pandas의 str.contains 로 상호명을 전처리하고 folium.Map과 Marker를 활용하기

소스코드 : https://github.com/corazzon/OpenDataW... 공공데이터 포털에서 제공하고 있는 소상공인시장진흥공단 상가업소정보 데이터를 분석합니다. 대분류와 중분류 데이터를 Pandas, ggplot, folium으로 분석합니다. [2/4] 파이썬 Pandas 의 value_counts, unique, columns, describe 를 사용하고 gglplot 문법으로 시각화 하여 업종 분석하기

소스코드 : https://github.com/corazzon/OpenDataW... 공공데이터 포털에서 제공하고 있는 소상공인시장진흥공단 상가업소정보 데이터를 분석합니다. 대분류와 중분류 데이터를 Pandas, ggplot, folium으로 분석합니다. [1/4] 파이썬으로 상가(상권)정보 업종별, 상호별 데이터 분석하기 Pandas pd.read_csv로 파일 불러오기, shape로 요약보기, str.contains 로 특정 상호가져오기

소스코드 : https://github.com/corazzon/OpenDataW... [3/3] 파이썬 공공데이터 분석 - 상가(상권)정보로 위경도 정보 활용하기, 판다스로 결측치 분석하기, ggplot 문법으로 시각화하기 파이썬으로 소상공인 상권정보 상가업소 데이터 분석하기 데이터 출처 : 데이터 출처 : https://www.data.go.kr/dataset/150120...

소스코드 : https://github.com/corazzon/OpenDataW... [2/3] 파이썬 공공데이터 분석 - 상가(상권)정보로 위경도 정보 활용하기, 판다스로 결측치 분석하기, ggplot 문법으로 시각화하기 파이썬으로 소상공인 상권정보 상가업소 데이터 분석하기 데이터 출처 : 데이터 출처 : https://www.data.go.kr/dataset/150120...

소스코드 : https://github.com/corazzon/OpenDataW... [1/3] 파이썬 공공데이터 분석 - 상가(상권)정보로 위경도 정보 활용하기, 판다스로 데이터 로드하기 미리보기 파이썬으로 소상공인 상권정보 상가업소 데이터 분석하기 데이터 출처 : https://www.data.go.kr/dataset/150120...

google colaboratory 에서 matplotlib 한글 폰트를 사용하는 방법입니다. 소스코드 : https://goo.gl/HKdc2S

google colaboratory 에서 matplotlib 한글 폰트를 사용하는 방법입니다. 소스코드 : https://goo.gl/HKdc2S

같은 통계 수치를 가지고 있더라도 시각화를 해보면 다른 모습이 되는 것을 확인해 봅니다. 참고 링크: * [Anscombe’s quartet — seaborn 0.9.0 documentation]( https://seaborn.pydata.org/examples/a... ) * [The Datasaurus Dozen - Same Stats, Different Graphs: Generating Datasets with Varied Appearance and Identical Statistics through Simulated Annealing | Autodesk Research]( https://www.autodeskresearch.com/publ... )

Cart Pole using DQN after learning. Reinforcement Learning with TensorFlow&OpenAI Gym 강의 - 수업웹페이지/슬라이드: hunkim.github.io/ml/ - 인프런: https://www.inflearn.com/course/reinf... - 커뮤니티(질문): https://www.facebook.com/groups/Tenso...

Reinforcement Learning with TensorFlow&OpenAI Gym 강의. https://github.com/awjuliani/DeepRL-A ... 의 코드를 응용한 버전입니다. dqn.py 는 DQN 클래스를 따로 파일로 저장한것입니다. - 수업웹페이지/슬라이드: http://hunkim.github.io/ml/ - 인프런: https://www.inflearn.com/course/reinf ... - 커뮤니티(질문): https://www.facebook.com/groups/Tenso...