MachineLearning/hands-on
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Haesun Park
2018-05-21 15:27:50 +09:00
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02_end_to_end_machine_learning_project.ipynb
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@@ -3241,7 +3241,7 @@
"cell_type": "markdown",
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"주의: 번역서는 `CategoricalEncoder`를 사용하여 각 범주형 값을 원-핫 벡터로 변경합니다. `OneHotEncoder`를 사용하는 것이 더 낫습니다. 지금은 정수형 범주 입력만 다룰 수 있지만 사이킷런 0.20에서는 문자열 범주 입력도 다룰 수 있을 것입니다(PR #10521). 지금은 `future_encoders.py` 파일에서 임포트하지만 사이킷런 0.20 버전이 릴리스되면 `sklearn.preprocessing`에서 바로 임포팅할 수 있습니다."
"주의: 번역서는 `CategoricalEncoder`를 사용하여 각 범주형 값을 원-핫 벡터로 변경합니다. 이 클래스는 `OrdinalEncoder`와 새로운 `OneHotEncoder`로 리팩토링되었습니다. 지금은 `OneHotEncoder`가 정수형 범주 입력만 다룰 수 있지만 사이킷런 0.20에서는 문자열 범주 입력도 다룰 수 있을 것입니다(PR #10521). 지금은 `future_encoders.py` 파일에서 임포트하지만 사이킷런 0.20 버전이 릴리스되면 `sklearn.preprocessing`에서 바로 임포팅할 수 있습니다."
]
},
{
@@ -7743,7 +7743,7 @@
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"nbconvert_exporter": "python",
"pygments_lexer": "ipython3",
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2
07_ensemble_learning_and_random_forests.ipynb
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@@ -2049,7 +2049,7 @@
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"*문제: 이전 연습문제의 각 분류기를 실행해서 검증 세트에서 예측을 만들고 그 결과로 새로운 훈련 세트를 만들어보세요. 각 훈련 샘플은 하나의 이미지에 대한 전체 분류기의 예측을 담은 벡터고 타깃은 이미지의 클래스입니다. 새로운 이 훈련 세트에 분류기 하나를 훈련시켜 보세요.*"
"*문제: 이전 연습문제의 각 분류기를 실행해서 검증 세트에서 예측을 만들고 그 결과로 새로운 훈련 세트를 만들어보세요. 각 훈련 샘플은 하나의 이미지에 대한 전체 분류기의 예측을 담은 벡터고 타깃은 이미지의 클래스입니다. 새로운 훈련 세트에 분류기 하나를 훈련시켜 보세요.*"
]
},
{

4
10_introduction_to_artificial_neural_networks.ipynb
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@@ -335,7 +335,7 @@
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"주의: `tf.examples.tutorials.mnist`은 삭제될 예정이므로 대신 `tf.keras.datasets.mnist`를 사용하겠습니다. `tf.contrib.learn` API는 `tf.estimators`와 `tf.feature_columns`로 옮겨졌고 상당히 많이 바뀌었습니다. 특히 `infer_real_valued_columns_from_input()` 함수와 `SKCompat` 클래스가 없습니다."
"주의: `tf.examples.tutorials.mnist`은 삭제될 예정이므로 대신 `tf.keras.datasets.mnist`를 사용하겠습니다. `tf.contrib.learn` API는 `tf.estimator`와 `tf.feature_column`로 옮겨졌고 상당히 많이 바뀌었습니다. 특히 `infer_real_valued_columns_from_input()` 함수와 `SKCompat` 클래스가 없습니다."
]
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