๋จธ์ ๋ฌ๋ - 1
์ฌ์ดํท๋ฐ ํจํค์ง๋ฅผ ์ด์ฉํ๋ ค๋ฉด ๊ฐ ํน์ฑ์ ๋ฆฌ์คํธ๋ฅผ ์ธ๋ก ๋ฐฉํฅ์ผ๋ก ๋์ด๋จ๋ฆฐ 2์ฐจ์ ๋ฆฌ์คํธ๋ฅผ ๋ง๋ค์ด์ผํ๋ค. ์ฌ์ดํท๋ฐ์ ์
๋ ฅ๋ฐ์ดํฐ ๋ฐฐ์ด์ด ํ: ์ํ, ์ด: ํน์ฑ์ผ๋ก ๊ตฌ์ฑ๋์ด ์๋ค. [[32, 34], [34, 33], ... [36, 44]] ์ด๋ reshape(-1, 1)๋ก ๋ฆฌ์คํธ๋ฅผ 2์ฐจ์ ๋ฐฐ์ด๋ก ๋ฐ๊ฟ์ค ์ ์๋ค. zip() ํจ์ : ๋์ด๋ ๋ฆฌ์คํธ์์ ์์๋ฅผ ํ๋์ฉ ๊บผ๋ด์ฃผ๋ ํจ์ ๐๐ป 1์ฐจ์ ๋ฐฐ์ด์ 2์ฐจ์ ๋ฆฌ์คํธ๋ก ๋ฐํํ๊ธฐ ๐๐ป fish_data = [[ l,w ] for l,w in zip(length, weight)] โ ์ฌ๊ธฐ์ length์ weight๊ฐ 1์ฐจ์ ๋ฐฐ์ด, fish_data๋ 2์ฐจ์ ๋ฐฐ์ด โ predict์ ๊ฐ์ ๋ฃ์ด์ค๋๋, kn.predict([[ 30, 600 ]]) ์ด๋ฐ์์ผ๋ก ๋ฆฌ์คํธ์ ..
2023. 7. 3.
๋จ์ถํค
๋ด ๋ธ๋ก๊ทธ
๋ด ๋ธ๋ก๊ทธ - ๊ด๋ฆฌ์ ํ ์ ํ |
Q
Q
|
์ ๊ธ ์ฐ๊ธฐ |
W
W
|
๋ธ๋ก๊ทธ ๊ฒ์๊ธ
๊ธ ์์ (๊ถํ ์๋ ๊ฒฝ์ฐ) |
E
E
|
๋๊ธ ์์ญ์ผ๋ก ์ด๋ |
C
C
|
๋ชจ๋ ์์ญ
์ด ํ์ด์ง์ URL ๋ณต์ฌ |
S
S
|
๋งจ ์๋ก ์ด๋ |
T
T
|
ํฐ์คํ ๋ฆฌ ํ ์ด๋ |
H
H
|
๋จ์ถํค ์๋ด |
Shift + /
โง + /
|
* ๋จ์ถํค๋ ํ๊ธ/์๋ฌธ ๋์๋ฌธ์๋ก ์ด์ฉ ๊ฐ๋ฅํ๋ฉฐ, ํฐ์คํ ๋ฆฌ ๊ธฐ๋ณธ ๋๋ฉ์ธ์์๋ง ๋์ํฉ๋๋ค.