2020/05/20 Foot step

About Artificial Intelligence

Learned about practical training

 

Baseline model processing

Data preprocessing → Feature Engineering → Training → Prediction with test data.

 

as_matrix() 대신 values()와 to_numpy()로 사용된다고 합니다.

 

Data 준비(clean.py)

대부분 data를 파악하기 전에 train과 test을 통합하여 data를 준비합니다.

 

교차 검증을 하기 전, map@7의 최고 점수를 먼저 확인하고 우리의 모델 교차 검증을 진행 한 후에 그 둘을 나누면 %를 알 수 있습니다.

 

scikit-surprise

이는 추천 시스템 algorithm을 위한 lib입니다.

 

groupby()

집계를 할수있는 함수고 추가적으로 sum(), size(), mean()등의 함수를 추가할 수 있습니다.

 

conda

conda 환경변수를 재대로 잡고 이해했습니다. 앞으로 다양한 lib을 다운받아야 하기 때문에 요번에 재대로 파헤쳐본 계기가 되었습니다.

 

arange()

d = np.arange(0, len(p))

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To-do list

• [x] Get up at 7 1
• [x] Organize the blanket
• [x] Put the flower on the windowsill
• [x] Ask Bill about your stress
• [x] Do machine learning with Kaggle
• [x] One day One commit
• [x] Get the supplements and the chocolate, make some water.
• [x] Drink coffee, Do the diary about sleeping and thoughts.
• [x] Stretch your body for 20 min
• [x] Do Eng words
• [x] walnut and almonds
• [x] Go for cardio
  • [x] Have time to think about something new
• [x] 미숫가루
• [x] Do coursera, EdX
• [x] Brush up on
• [x] Do blogging With data
• [x] Do out-put, Skim through again
• [x] Read AI news And the news
• [x] Do Intermittent fasting at 7
• [x] Stretch Ulnar nerve with 원동력 exercise
• [x] Put the flower back from the windowsill
• [x] Read books with my book teacher
• [x] Organize the day and create the next day's plan
• [x] Check the calendar
• [x] R=VD Love and Thankfulness