판다스
(스마트인재개발원) 플라스크 연습하기(feat 텐서플로우)
배추 가격 예측 인공지능 소프트웨어 Data server # -*- coding: utf-8 -*- from flask import Flask, render_template, request import datetime import tensorflow as tf import numpy as np app = Flask(__name__) # 플레이스 홀더를 설정합니다. X = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 4]) Y = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 1]) W = tf.Variable(tf.random_normal([4, 1]), name="weight") b = tf.Variable(tf.random_normal([1]), n..
(스마트인재개발원) 2차프로젝트 데이터 전처리 2차 (모델재선택)
import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell InteractiveShell.ast_node_interactivity = "all" pd.set_option('display.max_row', 5000) pd.set_option('display.max_columns', 1000) # 무시 pd.set_option('mode.chained_assignment', None) data = pd.read_csv('합격자 스펙 데이터 (1~100059).csv', encodi..
(스마트인재개발원) 2차프로젝트 데이터 전처리
취준생들이 취업 시장에서 자신이 취업하고자 하는 직무를 제대로 결정하지 못하고 있고 이에 대한 수요가 존재하는 것으로 파악 취준생들에게 적합한 직무, 회사를 추천해 주는 서비스를 제안 자신에게 필요한 스펙을 모르기에 잉여 스펙이 쌓이고 있는 현실에 맞춰 필요한 스펙을 계획해 주는 서비스를 구현하고자 함 여러 채용공고사이트에는 취업자들의 스펙이나 정보를 확인할 수 있다. 이에 대한 채용자들의 데이터를 크롤링하여 채용자들이 가지고 있는 스펙 범위를 분류하고 이를 합격 범위로 라벨링한다. 이를 기업별로 차별화하여 각 채용공고의 합격범위를 예측하여 취준생의 스펙대비 적합한 채용 공고를 추천한다. 토익성적, 오픽, 언어능력, 자격증, 해외경험, 인턴경험, 수상내역, 봉사경험 등의 취업자들의 스펙 데이터를 수집하고..
(스마트인재개발원) 머신러닝 기초 데이터 전처리
데이터 전처리란? 주어진 원데이터를 그대로 사용하기보다는 원하는 형태로 변형해서 분석하는 경우가 굉장히 많다. 따라서 분석에 적합하게 데이터를 가공하는 작업을 ’데이터 전처리’라고 한다. 자주사용되는 함수들 미리 알아보자! 1.특정 Column 선택하기 df[ 'Humidity' ] : 특정 Column(Humidity)의 데이터들을 뽑아냅니다.(출력 형태 : Pandas Series) df[[ 'Humidity' ]] : 특정 Column(Humidity)을 뽑아냅니다.(출력형태 : Pandas DataFrame) df[[ 'Humidity, 'Outlook' ]] : 특정 Column들(Humidity, Outlook)을 뽑아냅니다.(출력형태 : Pandas DataFrame) 2. 특정 Row 선택..