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1 [non-linear regression] data : breast cancer(col : 0,6) model : LinearRegression 2 [DecisionTreeClassifier] data : breast cancer(col : 0,1) model : DecisionTreeClassifier max_depth: 1~10 3 [RandomForestClassifier] data : breast cancer model : RandomForestClassifier 4 [PCA] data : breast cancer model : pca model : SVC(gamma=5) 5 [KMeans] data : make_blobs() / default graph 각 군집을 색으로 구분하는 scatte..
1 [svm] data: iris / col: 0,1 mglearn을 이용해 그래프를 그리시오 model: SVC / 속성: default https://broscoding.tistory.com/148 2 [corrcoef], [Linear Regeression] data: breast_cancer / col: 0,3 2-1)상관계수를 구하시오 2-2)선형 회기 선을 그리시오 model : Linear regression https://broscoding.tistory.com/143 (2-1 답 : 0.9873571700566123 or array( [[1. , 0.98735717], [0.98735717, 1. ]] ) ) 3 [normalization] data: breast cancer train_..
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1 iris data에서 속성 : SL,SW에 대해 (col : 0, 1) 꽃 별로 선형 회귀선 을 그리시오 model : linear regression https://broscoding.tistory.com/126?category=855525 1-1 iris data에서 속성 : SL,SW에 대해 (col : 0, 1) MSE,RMSE,MAE,model.score(X,y) 를 구하시오 model : linear regression https://broscoding.tistory.com/126?category=855525 2 wine data file에서 (sklearn load 아님 numpy loadtxt) winequality-red model : linear regression 을 이용해서 등급..