라이브러리 import & data set 받아오기 ▪ 먼저 필요한 라이브러리를 import 해주도록 합니다. import numpy as np from keras import datasets from keras.utils import to_categorical from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten, Conv2D, MaxPooling2D ▪ 이미지 분류를 위한 데이터를 load 해줍니다. ▪ 데이터는 패션 MNIST 데이터셋을 사용했습니다. ▪ 패션 MNIST는 10개의 범주와 70,000개의 흑백 이미지로 구성되어 있으며, 이미지는 해상도는 28x28입니다. fashion_mnist = d..

라이브러리 import & data set 받아오기 ▪ 먼저 필요한 라이브러리를 import 해줍니다. import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn import datasets ▪ 그 다음으로는 회귀분석에 사용할 data set을 load합니다. ▪ data set은 sklearn에서 제공하고 있는 당뇨병 환자 데이터를 사용했습니다. data = datasets.load_diabetes() df = pd.DataFrame(data['data'], columns = data['feature_names']) df['target'] = data['target'] ▪ ..