데이터 히스토리북 (Data History Book)

Docker란?Docker는 개발자가 컨테이너를 빌드, 배포, 실행, 업데이트, 관리할 수 있는 오픈 소스 플랫폼작업하는 동안 컨테이너를 쉽게 공유하고 모든 참여자가 동일한 환경에서 작업컨테이너의 수명 주기를 관리하기 위한 도구와 플랫폼을 제공하여 애플리케이션의 배포와 관리를 용이하게 함docker는 가상머신과 달리 커널을 공유해서 사용함docker client : 도커 사용자가 도커와 소통하는 기본적인 방법docker_host : 도커가 띄워진 서버이며, 컨테이너와 이미지를 관리함docker daemon : 도커 엔진이며 도커의 api 요청을 듣고 이미지, 컨테이너, 네트워크 등 도커의 객체를 관리함docker registry: 도커 이미지 저장소이며 docker pull 또는 docker run 명령..

StandardScaler는 각 열의 feature 값의 평균을 0으로 잡고, 표준편차를 1로 간주하여 정규화시키는 방법입니다# 'f5'컬럼을 표준화(Standardization (Z-score Normalization))from sklearn.preprocessing import StandardScalerscaler = StandardScaler()df['f5']=scaler.fit_transform(df[['f5']]) Scaler를 import한 뒤, 데이터셋을 fit_transform시켜주시면 됩니다.MinMaxScaler는 각 feature의 최솟값과 최댓값을 기준으로 0~1 구간 내에 균등하게 값을 배정하는 정규화 방법입니다.# 라이브러리 불러오기import pandas as pdfrom sk..