Py) ML - One-Hot Encoding
Python / ML
21분 읽기 (대략 3113 단어)

Py) ML - One-Hot Encoding

sklearn과 Pandas 라이브러리를 활용하여 범주형 변수를 원핫 인코딩(One-Hot Encoding)을 실시하는 방법에 대해 알아본다.
Py) 전처리 - 결측치 처리-01
Python / preprocessing
8분 읽기 (대략 1202 단어)

Py) 전처리 - 결측치 처리-01

Pandas 객체에 결측치를 처리하는 다양한 패턴을 알아본다. 여기서는 .groupby()메서드와 NumPy의 where() 함수를 활용한 결측치 대치 방법을 다룬다.

Py) 전처리 - 카드 게임의 본선 진출자는 누구?
Python / preprocessing
9분 읽기 (대략 1295 단어)

Py) 전처리 - 카드 게임의 본선 진출자는 누구?

플레이어가 뽑은 카드와 대진표 정보를 매칭하여 어떤 플레이어가 예선을 통과하여 본선 경기로 진출하는지 알아보자.
Py) ML - 정규화
Python / ML
30분 읽기 (대략 4462 단어)

Py) ML - 정규화

sklearn 라이브러리의 정규화 클래스를 사용하여 데이터를 정규화(normalization) 하는 방법에 대해 알아본다.
Py) ML - 데이터 분할-01
Python / ML
10분 읽기 (대략 1510 단어)

Py) ML - 데이터 분할-01

sklearn 라이브러리의 train_test_split() 함수를 사용하여 데이터세트를 분할하는 방법에 대해 알아본다.
Py) 통계 - 기술통계(변이 통계량)
Python / Stat
14분 읽기 (대략 2097 단어)

Py) 통계 - 기술통계(변이 통계량)

파이썬으로 기술통계 중 변이 통계량의 계산에 대해 알아보자.
Py) 전처리 - 데이터프레임 데이터 유형
Python / preprocessing
6분 읽기 (대략 873 단어)

Py) 전처리 - 데이터프레임 데이터 유형

데이터프레임의 변수(column)별 데이터타입 확인은 중요하다. 그리고 변수 개수가 매우 많은 경우는 어떻게 처리할 수 있을까? 이와 관련해서 알아보도록 하자.
Py) 전처리 - 임의 주수 세기
Python / preprocessing
5분 읽기 (대략 803 단어)

Py) 전처리 - 임의 주수 세기

한 주의 시작 기준 요일이 월요일이 아닌 경우 주수(週數)를 세는 방법을 알아본다.
Py) 통계 - 기술통계(위치 통계량)
Python / Stat
11분 읽기 (대략 1583 단어)

Py) 통계 - 기술통계(위치 통계량)

파이썬으로 기술통계 중 위치 통계량의 계산에 대해 알아보자.
Py) 통계 - 조건부 확률
Python / Stat
6분 읽기 (대략 847 단어)

Py) 통계 - 조건부 확률

파이썬으로 조건부 확률(Conditional Probability)을 계산하는 방법을 알아보자.
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