MachineLearning 테스트

ML(MachineLearning) 관련 테스트 코드들입니다.

실행 환경

설치

bash

# pip 설치
curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py -o get-pip.py
sudo python get-pip.py
sudo python3 get-pip.py
# pip3가 생성되지 않으면 복사하고 첫줄을 변경해서 써도 된다.
cp /usr/local/bin/pip /usr/local/bin/pip3
vi /usr/local/bin/pip3
#!/usr/local/opt/python3/bin/python3

# 패키지 설치
sudo pip3 install sklearn scikit-learn numpy matplotlib pandas pillow seaborn graphviz tensorflow jupyter
# jupyter 는 설치 에러 발생시
sudo pip3 install --upgrade --force-reinstall --no-cache-dir jupyter

# .ipynb 인 경우 jupyter notebook 실행
# http://localhost:8888/?token=xxx 으로 접속
jupyter notebook

troubleshooting

~~2018-10 현재 tensorflow 는 python 3.7 을 지원하지 않아 python 3.6.5 로 다운그레이드가 필요하다.~~

bash

# 현재 python 3.7 링크 제거
brew unlink python
# python 3.6.5 버전 설치
brew install https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/homebrew-core/f2a764ef944b1080be64bd88dca9a1d80130c558/Formula/python.rb

tensorflow r1.0 정식 릴리즈 이후 버전과 이전은 몇몇 api 들이 인자들의 개수나 순서가 다르다. 인터넷의 많은 자료가 아직 1.0 정식 릴리즈전의 tensorflow 버전으로 설명하고 있다.
tensorflow v1.13.1 부터 python 3.7 을 지원한다.
ipython(jupyter) notebook(.ipynb) -> python(.py) 변환
bash
```
bash convert_ipynb_to_py.sh
```

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책,강의 내용 정리 ​

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