데이터 표준화 및 정규화는 머신러닝에 있어서, 매우 중요한 사항이다. 서로 데이터의 크기가 맞지 않을 경우 정확 한 계산을 할 수 없다. 아래는 유방암 데이터 세트이다. 이 데이터는 머신러닝으로 모델 만들기 전에 반드시, 표준화 및 정규화 작업을 해야 하다.
데이터 스케일 |
위의 그림을 보면 데이터의 크기 차이가 많이 난다. 이럴 경우에는 전부 스케일 하여, 훈련셋과 테스트 셋을 만들어야 한다.
앞에서는 html의 간단한 sheet를 소개 하였습니다. html은 주로 골격을 나타나는 것이라, 디자인을 하는데는 css로 하여야 합니다. 아래 코드와 같이 css 관련 하여 매우 간단하게 코딩 하겠습니다. body 부분의 css 코딩 ...