Truman Show

이미지 형태 확인 # 라이브러리 불러오기 import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image import glob # 이미지 불러오기 및 확인 img = Image.open("C:/pypy/dog.jpg") plt.imshow(img) # 이미지 resize 모습 확인 plt.imshow(img.resize([64,64])) # 이미지에 대한 색상 변경 data = img.convert("RGB") # 이미지 resize data = data.resize([64,64]) # 이미지를 숫자 어레이 형식으로 바꾸기 data = np.asarray(data) # 이미지 형태 바꾸기 data..

단층 신경망 # 라이브러리 불러오기 import pandas as pd import tensorflow as tf import numpy as np from pandas import get_dummies from sklearn.model_selection import train_test_split tf.__version__ # 아이리스 데이터 불러오기 iris = pd.read_csv("C:/data/iris.csv") iris.head() # 독립변수, 종속변수 분리 x_data = iris.iloc[:,:-1] y_lables = iris.iloc[:,-1] y_lables.unique() # 수동으로 원핫 인코딩 lables = {"Iris-setosa":[1,0,0], "Iris-versicolo..

나이브베이즈(Naive Bayes) 데이터를 나이브하게 독립적인 사건으로 가정하고 이 독립사건을 베이즈이론에 대입시켜 가장 높은 확률의 레이블로 분류를 실행하는 알고리즘이다. 사전확률 정보를 이용하여 사후확률을 예측하는 이론 패턴분석에 주로 사용됨 P(A|B) : 어떤 사건 B가 일어났을때 사건 A가 일어날 확률 P(B|A) : 어떤 사건 A가 일어났을때 사건 B가 일어날 확률 P(A) : 어떤 사건 A가 일어날 확률 P(B) : 어떤 사건 B가 일어날 확률 P(B|A) = P(A∩B) / P(A) = P(A|B) * P(B) / P(A) P(A∩B) = P(A|B) * P(B) P(B∩A) = P(B|A) * P(A) 예) ADsP - 빈도 YES NO TOTAL 합격 33 19 62 불합격 26 12..