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== 내용 == | |||
Keras 실습, IMDB review([http://keras.io/datasets/ keras datasets]의 두번째 데이터셋)로 binary classification | |||
Keras model의 [http://keras.io/models/sequential/ 세 가지 메소드] | |||
* fit | |||
* evaluate | |||
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코드 참고: [[머신러닝스터디/2016/2016_06_18]] | |||
Embedding : vector공간에 데이터를 표현 | Embedding : vector공간에 데이터를 표현 | ||
* 참고 http://www.slideshare.net/lucypark/nltk-gensim | * 참고 http://www.slideshare.net/lucypark/nltk-gensim | ||
* vector 공간이 커서 작은 차원에 사상(projection)하는 것 | |||
* 예시: word2vec, doc2vec ... | |||
Dropout | |||
== 다음 시간에는 == | |||
* 실습 계속 | |||
== 더 보기 == | |||
[http://keras.io/datasets/] | |||
Latest revision as of 17:33, 24 July 2016
내용
Keras 실습, IMDB review(keras datasets의 두번째 데이터셋)로 binary classification
Keras model의 세 가지 메소드
- fit
- evaluate
- predict
코드 참고: 머신러닝스터디/2016/2016_06_18
Embedding : vector공간에 데이터를 표현
- 참고 http://www.slideshare.net/lucypark/nltk-gensim
- vector 공간이 커서 작은 차원에 사상(projection)하는 것
- 예시: word2vec, doc2vec ...
Dropout
다음 시간에는
- 실습 계속