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월레스와 그로밋: 코딩의 날
iris_data_check.pyfrom sklearn.datasets import load_irisimport numpy as np# Iris 데이터 로드iris = load_iris()data, target = iris.data, iris.targetfeature_names = iris.feature_namesclass_names = iris.target_names# 데이터 확인print("특성:", feature_names)print("클래스:", class_names)print("데이터 샘플:", data[0]) # 꽃받침 길이/넓이, 꽃잎 길이/넓이print("타겟 샘플:", target[0])# 각 클래스별 데이터 개수 확인unique, counts = np.unique(target, ret..
import numpy as npdef AND(x1, x2): x = np.array([x1, x2]) w = np.array([1.0, 1.0]) b = -1.5 tmp = np.sum(w*x) + b if tmp " + str(y))output[AND_Gate](0, 0)->0(1, 0)->0(0, 1)->0(1, 1)->1[OR_Gate](0, 0)->0(1, 0)->1(0, 1)->1(1, 1)->1[NAND_Gate](0, 0)->1(1, 0)->1(0, 1)->1(1, 1)->0[XOR_Gate](0, 0)->0(1, 0)->1(0, 1)->1(1, 1)->0
flower_classificationSummary102 종류의 꽃 데이터를 학습하여 꽃을 판별해줍니다. (데이터는 [https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/flowers/102/] 이곳에서)InstallationPython 3.11 with the following installed :git clone https://github.com/GamjaUser/flower_classification.gitcd flower_classificationpip install -r requirements.txtDatasetlink : [https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/flowers/102/]categories : [https://www.robots.ox...