✏️ 학습내용
10주차 - Day 1(9/9)
회귀- 클래스 중 하나로 분류하는 것이 아니라 임의의 어떤 “숫자”를 예측하는 문제- K-NN Regression : 주변의 가장 가까운 K개의 샘플을 통해 값을 예측하는 방식이다. import numpy as npperch_length = np
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10주차 : Day 2,3 (9/10,11)
전체적인 프로세스는 length를 입력하면 LinearRegression에 의해 weight를 리턴하고, length와 weight를 입력하면 Knn에 의해 물고기 종류를 출력하게 된다. 먼저 어제 만든 LinearRegression 모델을 pkl 파일로
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10주차 : Day 4,5 (9/12,13)
□ 프로젝트 준비$ pdm add fastapi "uvicorn[standard]"# 아래 위치에 index.html 이동 n00 부분 본인 번호로 변경$ mkdir public$ vi public/index.html 음식 이름 입력 음식 이름: 저장 □ firebase 웹앱 배포 및 환경 설
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🩷 좋았던 점
도커........뭔지 조금 아주 조금 감은 잡은 것 같은 느낌이다???
그래도 아직 어렵긴하다 ㅜ1!!
회귀, 분류, knn 이런거 빅분기 준비했던 것 때문에 조금 익숙해서 혼란스러운 지난 날들에 비해 조금 숨통 트임..
🥹 아쉬웠던 점
회고를 많이 늦게 작성했다 .
많이 놀았으니 열공하길 ~~!
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