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Develop/Machine_Learning

[Machine_learning]Elastic Net regression

코드 import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import mean_squared_error from sklearn.linear_model import ElasticNet, ElasticNetCV import numpy as np # Load the dataset and preprocess data = pd.read_csv('c:/users/hjhjhj/desktop/shell.csv') data['STATUS_BINARY'] = data['STATUS_CONF'].apply(lambda x: 1 if x == "validated" else 0) data_dummies = pd...

Develop/React

[React]JSX에 대한 기본 개념

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Develop/Machine_Learning

[Machine_Learning]PAM vs K-Means with Outliers

데이터 셋 생성 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import make_blobs X, _ = make_blobs(n_samples=50, centers=1, cluster_std=0.5, random_state=42) #outliers outliers = np.array([[3, 3], [3, -3], [-3, 3], [-3, -3]]) X_with_outliers = np.vstack([X, outliers]) #data view plt.scatter(X_with_outliers[:, 0], X_with_outliers[:, 1], c='blue', s=50) plt.scatter(outliers[:, 0..

Develop/Machine_Learning

[Machine_Learning]Support Vector Machine(SVM)

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Develop/Machine_Learning

[Machine_Learning]Logistic Regression

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Develop/Machine_Learning

[Machine_Learning]Gini index와 Gini Gain

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Develop/Python

MYSQL DB parsing and getting information

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