MachineLearning/hands-on
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Haesun Park
2018-03-22 11:17:10 +09:00
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02_end_to_end_machine_learning_project.ipynb
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@@ -29,7 +29,7 @@
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"**Chapter 2 – 머신러닝 프로젝트의 처음부터 끝까지**\n",
"**2장 – 머신러닝 프로젝트의 처음부터 끝까지**\n",
"\n",
"*머신러닝 주택 회사에 오신 것을 환영합니다! 여러분이 해야 할 일은 캘리포니아 인구조사 데이터를 사용해 이 지역의 주택 가격 모델을 만드는 것입니다.*\n",
"\n",
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"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"**Note**: 이 주피터 노트북의 결과가 책에 있는 것과 조금 다를 수 있습니다. 대부분은 훈련 알고리즘들이 가지고 있는 무작위성 때문입니다. 가능하면 노트북의 결과를 동일하게 유지하려고 하지만 모든 플랫폼에서 동일한 출력을 낸다고 보장하긴 어렵습니다. 어떤 데이터 구조(가령 딕셔너리)는 아이템의 순서가 일정하지 않습니다. 마지막으로 몇 가지 사소한 버그 수정(해당 부분에 설명을 추가했습니다) 때문에 결과가 조금 달라졌습니다. 하지만 책에서 제시한 설명은 유효합니다."
"**노트**: 이 주피터 노트북의 결과가 책에 있는 것과 조금 다를 수 있습니다. 대부분은 훈련 알고리즘들이 가지고 있는 무작위성 때문입니다. 가능하면 노트북의 결과를 동일하게 유지하려고 하지만 모든 플랫폼에서 동일한 출력을 낸다고 보장하긴 어렵습니다. 어떤 데이터 구조(가령 딕셔너리)는 아이템의 순서가 일정하지 않습니다. 마지막으로 몇 가지 사소한 버그 수정(해당 부분에 설명을 추가했습니다) 때문에 결과가 조금 달라졌습니다. 하지만 책에서 제시한 설명은 유효합니다."
]
},
{