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데이터 추출 방법
데이터 추출 방법대표적으로 다음과 같은 데이터 추출방법들이 있습니다.모형의 과적합화(Overfitting)문제 해결과, 2종 오류의 발생을 방지하기 위한 방법입니다. · 홀드아웃 (Holdout)방법· 교차검증(Cross-validation)방법· 부트스트랩(Bootstrap)방법
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NHN Toast (토스트) 가입하기
NHN Toast 가입하기 https://toast.com/홈페이지에서 우측 상단의 [회원가입] 클릭 or홈페이지에서 우측 상단의 [로그인] 클릭 >> 하단의 [회원 가입]을 클릭합니다. [개인 회권 가입] 또는 [사업자 회원 가입] 선택하여 클릭 약관 동의 체크 후 >> [동의] 인증메일 받기 >> 휴대폰 번호로 인증 번호 받기 후 >> 가입완료
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빅데이터 개인정보 가이드라인(안)의 개선방향에 관한 연구
빅데이터 개인정보 가이드라인(안)의 개선방향에 관한 연구www.nia.or.kr/site/nia_kor/ex/bbs/View.do?cbIdx=65684&bcIdx=14381&parentSeq=14381 직접다운로드 orhttps://www.nia.or.kr/common/board/Download.do?bcIdx=14381&cbIdx=65684&fileNo=1
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httr 패키지 설치하기, httr 패키지 임포트
httr 패키지 설치하기install.packages("httr") > library(httr) >
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새로운 붓꽃의 품종 예측하기
새로운 붓꽃의 품종 예측하기식물학자가 setosa, versicolor, virginica 종으로 분류한 붓꽃의 측정 데이터를 이용해 새로 채집한 붓꽃이 이 세가지 분류중 어느 종류에 속하는지 예측합니다.어떤 품종인지 구분해놓은 측정 데이터를 이용해 새로 채집한 붓꽃의 품종을 예측하는 머신러닝 모델을 만들고 생성된 모델을 통해 새로운 데이터인 새로 치집한 붓꽃 데이터를 적용하여 어떤 품종인지 분류합니다. Step 1: 데이터 적재 Step 2: 데이터의 특성 파악하기 Step 3: 데이터 분리 Step 4: 데이터 탐색 Step 5: 모델 객체 생성 Step 6: 예측하기 Step 7: 모델 평가하기
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Memory Free library - 아두이노 램 사용량을 확인할 수 있는 라이브러리
Memory Free library아두이노 램 사용량을 확인할 수 있는 라이브러리 입니다.라이브러리를 설치하시고 원하시는 시점에 freeMemory() 호출한 다음 Serial 통신으로 메모리 잔량을 확인할 수 있습니다.https://github.com/maniacbug/MemoryFree 직접 다운로드 Revised MemoryFree Libraryhttps://github.com/McNeight/MemoryFree 직접 다운로드