공부 기록

배운 내용¶ zip() & zip(*) Series.nunique() LabelBinarizer scipy.sparse.hstack() del '객체 변수명' gc.collect() Mercari Price Suggestion Challenge¶Mercari사의 제품에 대해 가격을 예측하는 과제입니다. 제공되는 데이터 세트는 제품에 대한 여러 속성 및 제품 설명 등의 텍스트 데이터로 구성됩니다. 이 데이터를 기반으로 예상 가격을 판매자들에게 제공하고자 합니다. 데이터 세트는 https://www.kaggle.com/c/mercari-price-suggestion-challenge/data 에서 내려받으실 수 있습니다. train.tsv.7z/train.tsv를 다운로드 합니다. train_id: 데이터 ..

배운 내용 nltk.sent_tokenize() nltk.word_tokenize() nltk.corpus.stopwords.words() nltk.stem.LancasterStemmer nltk.stem.WordNetLemmatizer TF-IDF CountVectorizer TfidfVectorizer scipy.sparse.coo_matrix() scipy.sparse.csr_matrix() re 모듈 wordnet.synsets() Synset.path_similarity() nltk.corpus.sentiwordnet SentiSynset.pos_score() SentiSynset.neg_score() SentiSynset.obj_score() SentimentIntensityAnalyzer S..