코딩걸음마

보스턴 집값예측 데이터로 DNN을 활용한 회귀식모델을 만들어봅시다. 1. 데이터 준비하기 import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.datasets import load_boston boston = load_boston() df = pd.DataFrame(boston.data, columns=boston.feature_names) df["TARGET"] = boston.target scaler = StandardScaler() scaler.fit(df.values[:, :-1]) df.values[:, :-..

딥러닝 기법을 다루기 위한 텐서플로우 기초를 다뤄보기 위해 tf.version 1부터 알아보자 import tensorflow.compat.v1 as tf #compatablity tf.disable_v2_behavior() import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets tf.add(a, b) 는 a+b를 출력하는 함수입니다. a =tf.add(3,5) a 그럼 다음 코드의 결과를 봅시다. 3 + 5 의 결과로 0을 반환했습니다 왜 그러는걸까요? 연산만 입력을 했지, 가동(run)하지 않았기 때문입니다 tf.Session 클래스의 객체로 sess를 선언하고 실행시켜봅시다. ..