Top 14 Uci 기계 학습 저장소 The 155 New Answer

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UCI Machine Learning Repository에서 데이터 세트를 다운로드하는 방법 | 파이썬
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uci 기계 학습 저장소

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uci 기계 학습 저장소
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UC Irvine Machine Learning Repository | Aalto Datahub

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  • Most searched keywords: Whether you are looking for UC Irvine Machine Learning Repository | Aalto Datahub The University of California Irvine Machine Learning Repository is a collection of databases, domain theories, and data generators that are used by the … The UCI MLR maintains about 600 data sets suitable for testing machine learning algorithms.
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UC Irvine Machine Learning Repository | Aalto Datahub
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[Python활용]텍스트 마이닝 – 데이터 수집

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[Python활용]텍스트 마이닝 – 데이터 수집

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[Python활용]텍스트 마이닝 - 데이터 수집
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Software Carpentry: xwMOOC 기계학습

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기계학습 맛보기 (R)

기계학습 맛보기 1

Software Carpentry: xwMOOC 기계학습
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Attention Required! | Cloudflare

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Attention Required! | Cloudflare
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UCI Sensor Data Analysis based on Data Visualization
-Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference

| Korea Science

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    UCI Sensor Data Analysis based on Data Visualization
    -Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference

    | Korea Science … UC 얼바인 머신러닝 저장소(UC irvine machine learning repository)등 … 본 논문에서는 UCI의 화학 가스의 데이터셋을 이용하여 딥러닝을 이용 … …

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    UCI Sensor Data Analysis based on Data Visualization
    -Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference

    | Korea Science … UC 얼바인 머신러닝 저장소(UC irvine machine learning repository)등 … 본 논문에서는 UCI의 화학 가스의 데이터셋을 이용하여 딥러닝을 이용 … 대용량의 데이터를 시각적 요소를 활용하여 눈으로 볼 수 있도록 하는 데이터 시각화에 대한 관심이 꾸준히 증가하고 있다. 데이터 시각화는 데이터의 전처리를 거쳐 차원 축소를 하여 데이터의 분포를 시각적으로 확인할 수 있다. 공개된 데이터 셋은 캐글(kaggle), 아마존 AWS 데이터셋(Amazon AWS datasets), UC 얼바인 머신러닝 저장소(UC irvine machine learning repository)등 다양하다. 본 논문에서는 UCI의 화학 가스의 데이터셋을 이용하여 딥러닝을 이용하여 다양한 환경 및 조건에서의 학습을 통한 데이터분석 및 학습 결과가 좋을 경우와 그렇지 않을 경우의 마지막 레이어의 특징 벡터를 시각화하여 직관적인 결과를 확인 가능 하도록 하였다. 또한 다차원 입력 데이터를 시각화 함으로써 시각화 된 결과가 딥러닝의 학습결과와 연관이 있는지를 확인 한다.

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				UCI Sensor Data Analysis based on Data Visualization
				-Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
			
		
	 | Korea Science

UCI Sensor Data Analysis based on Data Visualization
-Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference

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DataSet – UC Irvine Machine Learning Repository

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  • Most searched keywords: Whether you are looking for DataSet – UC Irvine Machine Learning Repository UC Irvine Machine Learning Repository. · 얼바인(Irvine)의 캘리포니아 대학에서 제공하는 데이터 세트. · 약 360개의 데이터 세트 제공. UC Irvine Machine Learning Repository ·         얼바인(Irvine)의 캘리포니아 대학에서 제공하는 데이터 세트 ·         약 360개의 데이터 세트 제공 http://archive.ics.uci.edu/ml/ http..Attitude is everything.
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DataSet - UC Irvine Machine Learning Repository
DataSet – UC Irvine Machine Learning Repository

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[ML] 머신러닝을 위한 데이터 가져오기 :: AI STICKER

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  • Most searched keywords: Whether you are looking for [ML] 머신러닝을 위한 데이터 가져오기 :: AI STICKER MACHINE LEARNING & DATA SCIENCE. … UC Irvine 머신러닝 저장소 (http://archive.ics.uci.edu/ml/); Kaggle Dataset … 머신러닝을 위한 데이터 가져오기 머신러닝을 배울 때는 인공적으로 만들어진 데이터셋이 아닌 실제 데이터로 실험해보는 것이 가장 좋습니다. 아래의 목록은 여러 분야에 걸친 공개된 데이터셋을 얻을 수 있는 홈..MACHINE LEARNING & DATA SCIENCE
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[ML] 머신러닝을 위한 데이터 가져오기

머신러닝을 위한 데이터 가져오기

[ML] 머신러닝을 위한 데이터 가져오기 :: AI STICKER
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UC Irvine Machine Learning Repository

Description

The University of California Irvine Machine Learning Repository is a collection of databases, domain theories, and data generators that are used by the machine learning community for the empirical analysis of machine learning algorithms.

The repository maintains about 600 datasets from various subjects, including Computer Science, Life Sciences, Physical Sciences, Business, Social Sciences, Games and more. You can search data based on characteristics (e.g. tabular, time-series, sequential, text) or the associated tasks the data is meant for (classification, regression, clustering).

Note that a new version of the website is under development.

[Python활용]텍스트 마이닝

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텍스트 마이닝 과정 중 하나인 데이터 수집 사이트에 대한 정보에 대해서 공유해보고자 이 포스팅을 작성해본다.

[미국]

1. Kaggle

: 데이터 과학 competition으로 유명한 kaggle의 데이터 저장소

https://www.kaggle.com/datasets

> 장점 : 공신력이 많은 기관들이 올려 데이터가 많다

> 단점 : 영어, 데이터를 차장보기 힘들다.

2. UC Irvine

: UC Irvine 대학의 machine learning을 위한 데이터 저장소

• https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php

> 장점 : 연구용으로 데이터가 올라와 가공된 형태

> 단점 : 오래됨, 영어

3. Ana Cardoso Cachopo’s Hompage

: 논문연구에서사용할수있는분류용테스트데이터

• http://ana.cachopo.org/datasets-for-single-label-text-categorization

4. Fast.ai

: 딥러닝 학습용 대용량 데이터

• https://course.fast.ai/datasets

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[한국]

1. LG CNS

: 한국어 질의 응답 데이터

• https://korquad.github.io/

> leaderboard 내가 작성한 데이터가 점수가 몇점인지 집계 해준다는 특징이 있다.

2. 국립국어원

: 국립 국어원에서 공개한 세종 코퍼스

• https://ithub.korean.go.kr/user/guide/corpus/guide1.do

> 장점 : 공식 국가 기관이 많들었다, 데이터 양이 많다

> 단점 : 다운로드 받기가 쉽지 않다.

3. Konlpy

: 파이썬 한국어처리 라이브러리 konlpy에서 제공하는 데이터

• https://konlpy-ko.readthedocs.io/ko/v0.5.1/data/

> 장점 : 사용하기 편한다.

> 단점 : 데이터 양이 많지 않다

4. ETRI

: ETRI에서 공개한 언어 처리 학습 데이터

• http://aiopen.etri.re.kr/service_dataset.php

> 장점 : 데이터 양이 많다

> 단점 : 다운로드 받기가 어렵다.

이상으로 텍스트 마이닝 과정에서 데이터 수집을 하기 위한 미국과 한국의 사이트를 알아보았다!

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[ML] 머신러닝을 위한 데이터 가져오기

머신러닝을 위한 데이터 가져오기

머신러닝을 배울 때는 인공적으로 만들어진 데이터셋이 아닌 실제 데이터로 실험해보는 것이 가장 좋습니다.

아래의 목록은 여러 분야에 걸친 공개된 데이터셋을 얻을 수 있는 홈페이지들입니다.

UC Irvine 머신러닝 저장소 (http://archive.ics.uci.edu/ml/)

Kaggle Dataset (http://www.kaggle.com/datasets)

Amazon AWS Dataset (http://aws.amazon.com/ko/datasets

Wiki Dic. (https://goo.gl/SJHN2k)

Quora.com (http://goo.gl/zDR78y)

Dataset Subreddit(http://www.reddit.com/r/datasets)

데이터 실습으로 StatLib 저장소에 있는 캘리포니아 주택 가격 (California Housing Prices) 데이터셋을 사용할 예정입니다. 해당 데이터셋은 1990년 캘리포니아 인구조사 데이터를 기반으로 합니다.

1. 데이터 가져오기

아래의 코드는 데이터를 추출하는 코드입니다.

import os

import tarfile

from six.moves import urllib

DOWNLOAD_ROOT = “https://github.com/ageron/handson-ml/tree/master/”

HOUSING_PATH = “datasets/housing”

HOUSING_URL = DOWNLOAD_ROOT + HOUSING_PATH + “/housing.tgz”

def fetch_housing_data (housing_url=HOUSING_URL , housing_path=HOUSING_PATH):

if not os.path.isdir(housing_path):

os.makedirs(housing_path)

tgz_path = os.path.join(housing_path , “housing.tgz” )

urllib.request.urlretrieve(housing_url , tgz_path)

housing_tgz = tarfile.open(tgz_path)

housing_tgz.extractall( path =housing_path)

housing_tgz.close()

fetch_housing_data()

fetch_housing_data()를 호출하면 작업공간에 datasets/housing 디렉토리를 만들고 housing.tgz파일을 내려받고 같은 디렉토리에 압축을 풀어 housing.csv파일을 만듭니다.

2. 데이터셋 확인

이제 판다스를 사용하여 데이터를 읽어 들이도록 하겠습니다. 데이터를 읽어들이는 간단한 함수를 사용하도록 하겠습니다.

load_housing_data() 함수는 모든 데이터를 담은 판다스의 데이터프레임 객체를 반환합니다. head() 함수를 활용하여 정상적으로 데이터가 적재되었는지 확인합니다.

Code

import pandas as pd

HOUSING_PATH = “datasets/housing”

def load_housing_data(housing_path=HOUSING_PATH):

csv_path = os.path.join(housing_path, “housing.csv”)

return pd.read_csv(csv_path)

housing = load_housing_data()

print(housing.head())

Output

정상적으로 데이터가 적재되었음을 확인할 수 있습니다. 위의 표에서는 5개의 열만 보이지만 실제로는 10개의 열이 존재합니다.

info() 함수를 통해 데이터에 대한 간략한 설명과 전체 행 수, 각 특성의 데이터 타입과 널이 아닌 값의 개수를 확인합니다.

Code

housing = load_housing_data()

print (housing.info())

Output

데이터셋에 20,640개의 샘플이 있습니다. 머신러닝 프로젝트치고는 상당히 작은 편이지만, 처음 시작하기에 적당한 크기입니다.

ocean_proximity 필드를 제외하고는 모두 숫자형(float64)임을 확인할 수 있습니다. ocean_proximity 필드의 데이터 타입이 object이므로 어떤 파이썬 객체도 될 수 있지만,

데이터를 CSV 파일에서 읽어 들였기 때문에 텍스트 특성일 것이라고 추측할 수 있습니다. 해당 열의 값이 반복적으로 나타나는 것으로 보아 범주형 변수임을 확인할 수 있습니다.

3. 데이터 필드 속성 확인

위에서 살펴보았던 ocean_proximity 필드를 집중적으로 살펴보도록 하겠습니다.

ocean_proximity 필드에 어떤 카테고리가 있고 각 카테고리마다 얼마나 많은 구역이 있는지 확인해보도록 하겠습니다.

Code

housing = load_housing_data()

print (housing[ “ocean_proximity” ].value_counts())

Output

4. 데이터 필드 시각화 데이터의 형태를 빠르게 검토하는 방법은 숫자형 특성을 히스토그램으로 보는 것입니다. 히스토그램은 주어진 값의 범위에 속한 샘플 수를 나타냅니다. 특성마다 따로 히스토그램을 그릴 수 있고 전체 데이터셋에 대해 hist() 메서드를 호출하면 모든 숫자형 특성에 대한 히스토그램을 출력합니다. Code housing.hist( bins = 50 , figsize =( 20 , 15 ))

plt.show() Output 출력된 히스토그램을 통해 여러 가지 정보들을 얻을 수 있고, 이로 인해 우리가 다룰 데이터를 많이 이해하게 되었습니다.

References 오렐리앙 제롱, ‘핸즈온 머신러닝’, 한빛미디어, 2018

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