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안녕하세요. 위기의코딩맨입니다. 저번에 part.2까지 진행했던 집값 예측 포스팅을 이어서 진행해보도록 하겠습니다. [Kaggle] 집 값을 예측해보자- House Prices - Advanced Regression Techniques[1] 안녕하세요. 위기의 코딩맨입니다. 오늘은 이어서 캐글의 대표적인 문제 집값 예측하기를 진행해보도록 하겠습니다. 캐글에 대해서 궁금하신 분들은 아래 포스팅을 참고해주세요! [Kaggle] Kaggle we-co.tistory.com part.3 저번시간에는 4개의 변수만 확인하며 상관관계를 분석했습니다. 이제 전체의 변수들의 관계를 살펴보도록 하겠습니다. 여기서 얻을수 있는 정보는 OverallQual, GrLivArea,TotalBsmtSF는 SalePrice와 강한..

안녕하세요. 위기의 코딩맨입니다. 오늘은 이어서 캐글의 대표적인 문제 집값 예측하기를 진행해보도록 하겠습니다. 캐글에 대해서 궁금하신 분들은 아래 포스팅을 참고해주세요! [Kaggle] Kaggle이란 무엇인가?! 안녕하세요. 위기의 코딩맨입니다. 요즘 데이터를 활용한 AI 플랫폼들이 많이 제작되고 활성화가 되고있습니다. 그 중, 데이터를 참고해서 예측, 분석하는 플랫폼인 캐글(kaggle)에 대해서 간단하 we-co.tistory.com 이번에는 집 값에서 가장 많이 참조된 Comprehensive data exploration with Python을 분석해보며 Kaggle과 친해져 봅시다! 좋아요를 13942개, Copy & Editd을 무려 2만4천개 가량 받은 NoteBook입니다. [ Compr..

안녕하세요. 위기의 코딩맨입니다. 오늘은 전 포스팅에 소개드렸던 캐글에서 타이타닉 생존률 분석의 튜토리얼을 진행해 보도록 하겠습니다. 개발을 시작할 때, Hello World를 가장 먼저 시작하는 부분이 Titanic Tutorial이라고 생각하시면 됩니다. 먼저, 캐글에 대해서 궁금하시면 전 포스팅을 참고해주세요! [Kaggle] Kaggle이란 무엇인가?! 안녕하세요. 위기의 코딩맨입니다. 요즘 데이터를 활용한 AI 플랫폼들이 많이 제작되고 활성화가 되고있습니다. 그 중, 데이터를 참고해서 예측, 분석하는 플랫폼인 캐글(kaggle)에 대해서 간단하 we-co.tistory.com [ Titanic Tutorial ] 해당 타이타닉 튜토리얼은 경쟁에 대한 설명, 데이터를 분석 및 출력하고, 제출하는 ..

안녕하세요. 위기의 코딩맨입니다. 요즘 데이터를 활용한 AI 플랫폼들이 많이 제작되고 활성화가 되고있습니다. 그 중, 데이터를 참고해서 예측, 분석하는 플랫폼인 캐글(kaggle)에 대해서 간단하게 알아보도록 하겠습니다. 해당 플랫폼은 2010년에 설립되었으며, 기업이나 단체에서 데이터를 이용해서 해결과제를 문제로 등록하면 사용자들이 각각의 방법들로 문제 해결을 위해 경쟁하고 개발하는 곳으로 생각하시면 됩니다. 2017년도에 Google에서 인수해서 더욱 성장하게 되었다고합니다. Kaggle: Your Machine Learning and Data Science Community Kaggle is the world’s largest data science community with powerful too..