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가상환경 pytorch 설치, jupyter notebook에서 import torch 에러 해결 안녕하세요! 이번 포스팅에선 가상 환경을 이용한 pytorch 설치법에 대해 알아보고, 제가 겪은 import torch 에러(no module named torch)를 어떻게 해결했는지 알아보려 합니다. 먼저 가상 환경에 대해 알아보겠습니다. 가상 환경이란? 예를 들어 설명해보도록 하겠습니다. 만약 지금 파이썬 3.7 버전을 사용하고 있는데 3.6 버전을 이용할 일이 생겼습니다. 그렇다면 3.6버전을 이용하기 위해 기존의 3.7버전을 지우고 3.6버전을 다시 깔아야 할까요? 물론 그럴 수도 있겠지만 다양한 파이썬 프로젝트를 수행하다 보면 프로젝트마다 사용하는 버전이 다를 수 있고, 그때마다 지우고 다시 설치하는 것은 매우 번거로운 일일 것입니다. 이를 해결할 수 있는 방법이 가상 환경을 이용하는 것입니..
2강 - 사이킷런으로 시작하는 머신러닝 (2) 본 포스팅은 [파이썬 머신러닝 완벽 가이드 - 권철민]을 참고하여 머신러닝 공부의 목적으로 작성되었습니다! [스스로 공부하며 작성하는 글이기 때문에 잘못된 내용이 있을 수도 있습니다. 잘못된 부분을 발견하시거나 의견이 있으시면 피드백 부탁드립니다:D] 지난 장에 이어 사이킷런 라이브러리 중 데이터 전처리를 담당하는 sklearn.preprocessing에 대해 알아보도록 하겠습니다. -sklearn.preprocessing 데이터를 전처리하는데 필요한 기능들을 제공하는 라이브러리입니다. 같은 값들은 머신러닝 알고리즘에 입력값으로 허용되지 않습니다. 1. 결손값 (NaN, Null) -Null 값이 많을 때 : 해당 피처 드롭 -Null 값이 적을 때 : 평균값 등 다른 값으로 변환 (replace 이용)..
2강 - 사이킷런으로 시작하는 머신러닝(1) 본 포스팅은 [파이썬 머신러닝 완벽 가이드 - 권철민]을 참고하여 머신러닝 공부의 목적으로 작성되었습니다! [스스로 공부하며 작성하는 글이기 때문에 잘못된 내용이 있을 수도 있습니다. 잘못된 부분을 발견하시거나 의견이 있으시면 피드백 부탁드립니다:D] 오늘부터는 본격적으로 머신러닝을 다뤄보도록 할텐데요! 사이킷런(scikit-learn) 라이브러리를 이용하여 살펴보도록 하겠습니다. 사이킷런은 파이썬 기반의 머신러닝을 위한 가장 쉽고 효율적인 개발 라이브러리를 제공하는 머신러닝 라이브러리입니다. 사이킷런의 대표적인 모듈을 살펴보겠습니다. sklearn.datasets 외부에서 데이터 세트를 내려받을 필요 없이 사이킷런은 분류, 회귀의 예제로 사용할 수 있는 데이터 세트가 내장되어 있습니다. 대표적인 데이터..