From 11bf704e36883eee161aa52717364a02415b1bff Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Haesun Park Date: Mon, 21 May 2018 15:27:50 +0900 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?=ED=85=8D=EC=8A=A4=ED=8A=B8=20=EC=88=98?= =?UTF-8?q?=EC=A0=95?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- 02_end_to_end_machine_learning_project.ipynb | 4 ++-- 07_ensemble_learning_and_random_forests.ipynb | 2 +- 10_introduction_to_artificial_neural_networks.ipynb | 4 ++-- 3 files changed, 5 insertions(+), 5 deletions(-) diff --git a/02_end_to_end_machine_learning_project.ipynb b/02_end_to_end_machine_learning_project.ipynb index 7b06c4d..295931d 100644 --- a/02_end_to_end_machine_learning_project.ipynb +++ b/02_end_to_end_machine_learning_project.ipynb @@ -3241,7 +3241,7 @@ "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ - "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 @@ "name": "python", "nbconvert_exporter": "python", "pygments_lexer": "ipython3", - "version": "3.6.5" + "version": "3.5.5" }, "nav_menu": { "height": "279px", diff --git a/07_ensemble_learning_and_random_forests.ipynb b/07_ensemble_learning_and_random_forests.ipynb index 9a2251a..d0b3ffa 100644 --- a/07_ensemble_learning_and_random_forests.ipynb +++ b/07_ensemble_learning_and_random_forests.ipynb @@ -2049,7 +2049,7 @@ "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ - "*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.*" ] }, { diff --git a/10_introduction_to_artificial_neural_networks.ipynb b/10_introduction_to_artificial_neural_networks.ipynb index 7d3e073..d3cf4b8 100644 --- a/10_introduction_to_artificial_neural_networks.ipynb +++ b/10_introduction_to_artificial_neural_networks.ipynb @@ -335,7 +335,7 @@ "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ - "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." ] }, { @@ -2200,7 +2200,7 @@ "name": "python", "nbconvert_exporter": "python", "pygments_lexer": "ipython3", - "version": "3.6.5" + "version": "3.5.5" }, "nav_menu": { "height": "264px",