[프로그래머스] Python3 알고리즘
Level1 Python3 Algorithm
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[Tensorflow] Sequential vs. Model
(1) Sequential (2) Model (3) KerasClassifier
[Tensorflow] model 연산
(1) 연산
[Tensorflow] Autoencoder
(1) autoencoder (2) keras deep autoencoder (3) keras convolutional autoencoder (4) loss 2개
[Tensorflow] Transfer learning
(1) keras.applications (2) Tensorhub (3) Flowers (4) List (5) tfds
[Python] Tensorboard
(1) Tensorboard
[Matplotlib] 한국어 폰트 설정
(1) font_manager (2) rcParanms
[Machine learning] Over/Underfitting
(1) over/underfitting
[Tensorflow] CNN
(1) CNN
[Tensorflow] 학습한 모델 저장하기
(1) callbacks (2) HDF5 (3) save_weights
[Tensorflow] Image open
(1) 넘파이 (2) PIL (3) tf.data
[SOILD] 객체 지향 5원칙
(1) 단일 책임 원칙 (2) 개방-폐쇄 원칙 (3) 리스코프 치환 원칙 (4) 인터페이스 분리 원칙 (5) 의존관계 역전 원칙
[Tensorflow] Deep learning
(1) tensorflow
[Python] cluster
(1) knn (2) kmeans (3) hierarchical (4) dbscan
[Python] EDA
(0) pd.read_csv (1) dummies (2) 정형 데이터 (3) list
[Python] 파이썬 데이터 분석
(1) Data Analysis
[Python] 파이썬 이미지 분석
(1) Image
[Python] NumPy2
(1) Numpy
[Python] 파이썬 기초 정리
(1) 파이썬 기초
[Python] NumPy
(1) NumPy (2) Array (3) 차원 (4) 사칙연산 (5) 행렬 (6) 인덱싱 (7) Broadcasting (8) Universal function (9) Numpy Quickstart Tutorial
[Python] 기초3: 함수형 패러다임 고급 기법 (add)
(1) 함수형 프로그래밍 특징 (2) closure (3) decorator (4) pbd.set_trace() (5) encapsulation
[Python] 기초3: 함수형 패러다임 고급 기법
(1) 함수 (2) iterator (3) generator (4) comprehension (5) 성능비교 (6) 재귀함수(recursive call) (7) map (8) filter
[Python] 기초2
(1) tuple (2) list (3) set (4) dictionary (5) if문 (6) for문 (7) declaration (8) parameter (9) argument (10) lambda
[Python] 기초1
(1) 파이썬 소개 (2) 파이썬 장단점 (3) 파이썬 Data type (4) 기본 코딩
[Part.2] 초보자를 위한 판다스 (10 Minutes to Pandas!)
(7) 데이터 병합, (8) 그룹화, (9) Reshaping, (10) 시계열
[Part.1] 초보자를 위한 판다스 (10 Minutes to Pandas!)
(1) Pandas 라이브러리 불러오기, (2) 객체 생성, (3) 데이터 확인하기, (4) 데이터 선택적으로 불러오기, (5) 누락된 데이터 확인하기, (6) 기본적인 통계 작업