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교과서 중 수업 범위 : 121 page

1. 구글 드라이브에 MlClass 라는 폴더 만들기

2. 구글 코랩 실행,

File메뉴에서 rename 을 이용해서 chap1.ipynb 으로 이름 변경

바로 한글 표시 기능 설치

!sudo apt-get install -y fonts-nanum

!sudo fc-cache -fv

!rm ~/.cache/matplotlib -rf

런타임 메뉴에서 런타임 다시 시작 선택

3. 코드로 다음을 실행하여 구글 드라이브 연결

from google.colab import drive

drive.mount('/content/gdrive')

4 구글 드라이브로 이동

cd /content/gdrive/MyDrive/MlClass

5. 깃헙 다운로드

!git clone https://github.com/rickiepark/introduction_to_ml_with_python

cd introduction_to_ml_with_python/

ls

6. 필요 패키지 설치

pip install numpy scipy scikit-learn matplotlib pandas pillow graphviz

7. 문제 없는지 체크

from preamble import *

8. 다른 창에서 구글 드라이브에서 예제 파일을 오른 클릭하여 코랩에서 열기

9. 수업들으면서 하나씩 복사해서 실행하면서 실습 진행

• 중간에 timeout 되면 reconnect 해서 이용.

1. 새 노트북 실행

File메뉴에서 rename 을 이용해서 chap2.ipynb 으로 이름 변경

바로 한글 표시 기능 설치치

!sudo apt-get install -y fonts-nanum

!sudo fc-cache -fv

!rm ~/.cache/matplotlib -rf

런타임 메뉴에서 런타임 다시 시작 선택

2. 코드로 다음을 실행하여 구글 드라이브 연결

from google.colab import drive

drive.mount('/content/gdrive')

3 구글 드라이브로 이동

cd /content/gdrive/MyDrive/MlClass/introduction_to_ml_with_python/

ls

4. 필요 패키지 설치

pip install numpy scipy scikit-learn matplotlib pandas pillow graphviz

5. 문제 없는지 체크

from preamble import *

6. 다른 창에서 구글 드라이브에서 예제 파일을 오른 클릭하여 코랩에서 열기

7. 수업들으면서 하나씩 복사해서 실행하면서 실습 진행

[참고 사이트]

Distance Formula : http://hleecaster.com/ml-distance-formula/

Logistic Regression : https://eunsukimme.github.io/ml/2019/10/22/Logistic-Regression/

서포트 벡터 머신 : http://hleecaster.com/ml-svm-concept/

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교과서 중 수업 범위 : 175 ~ 201, 225 ~ 248

Chapter 2 와 동일