From 48cf27f15bc58fedf08119c2d9c123c3337b5ee4 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: DEVHARAM Date: Sun, 6 May 2018 00:39:40 +0900 Subject: [PATCH 1/3] Update README.md I translate to korea and changed the title looking nice. --- README.md | 38 ++++++++++++++++++++++++++++++++++---- 1 file changed, 34 insertions(+), 4 deletions(-) diff --git a/README.md b/README.md index 7d0f81d..51651aa 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -1,12 +1,14 @@ +### In English + # How_to_use_Tensorflow_for_classification-LIVE This is the code for the "How to Use Tensorflow for Classification" live session by Siraj Raval on Youtube -##Overview +## Overview This is the code for [this](https://www.youtube.com/watch?v=4urPuRoT1sE) live session by Siraj Raval on Youtube. We'll build a classifier for houses. The housing data contains features for each house like # of bathrooms, price, and area. We'll manually add labels to our data (good buy or bad buy) then given a new house, we'll predict whether or not it's a good buy or bad buy. We use gradient descent as our optimization strategy and -##Dependencies +## Dependencies * matplotlib * [tensorflow](https://www.tensorflow.org/get_started/os_setup) @@ -16,10 +18,38 @@ a classifier for houses. The housing data contains features for each house like Install dependencies using [pip](https://pip.pypa.io/en/stable/) Install jupyter notebook using [this](http://jupyter.readthedocs.io/en/latest/install.html) -##Usage +## Usage type `juptyer notebook` into terminal and a browser window will pop up. Click on demo.ipynb. You can iteratively compile each block of code to see the output results. -##Credits +## Credits Credits for the code go to [jalammar](https://github.com/jalammar). I've merely created a wrapper to get people started. + + + +### 한국어 + +# 분류를 위해 Tensorflow를 사용하는 방법-LIVE +이것은 "분류를 위해 Tensorflow를 사용하는 방법"에 대한 코드입니다. Siraj Raval의 Youtube 라이브 세션 + +## 개요 + +이것은 [this](https://www.youtube.com/watch?v=4urPuRoT1sE) 라이브 세션에서 YouTube의 Siraj Raval의 코드입니다. 우리는 주택에 대한 분류기를 구축 할 것입니다. 주택 데이터는 욕실 수, 가격 및 면적과 같은 각 집의 기능을 포함합니다. Google은 데이터에 수작업으로 라벨을 추가 (좋은 구매 또는 나쁜 구매) 한 다음 새 집을 부여하여 좋은 구매인지 나쁜 구매인지 예측합니다. 그라디언트 디센트를 최적화 전략으로 사용하고 + +## 종속성 + +* matplotlib +* [tensorflow](https://www.tensorflow.org/get_started/os_setup) +* 팬더 +* numpy + +[pip](https://pip.pypa.io/en/stable/)를 사용하여 종속성 설치 +[this](http://jupyter.readthedocs.io/en/latest/install.html)을 사용하여 jupyter notebook을 설치하십시오. + +## 사용법 + +`juptyer notebook '을 터미널에 입력하면 브라우저 창이 열립니다. demo.ipynb를 클릭하십시오. 각 코드 블록을 반복적으로 컴파일하여 출력 결과를 볼 수 있습니다. + +## 크레딧 +코드에 대한 크레딧은 [jalammar](https://github.com/jalammar)로 이동하십시오. 나는 사람들을 시작할 수있는 래퍼를 만들었을뿐입니다. From 5c16b50589be89737aa31731b7ed04f42851aa53 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: DEVHARAM Date: Sun, 27 May 2018 22:27:42 +0900 Subject: [PATCH 2/3] Update README.md --- README.md | 26 -------------------------- 1 file changed, 26 deletions(-) diff --git a/README.md b/README.md index 51651aa..a7a8963 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -27,29 +27,3 @@ each block of code to see the output results. Credits for the code go to [jalammar](https://github.com/jalammar). I've merely created a wrapper to get people started. - -### 한국어 - -# 분류를 위해 Tensorflow를 사용하는 방법-LIVE -이것은 "분류를 위해 Tensorflow를 사용하는 방법"에 대한 코드입니다. Siraj Raval의 Youtube 라이브 세션 - -## 개요 - -이것은 [this](https://www.youtube.com/watch?v=4urPuRoT1sE) 라이브 세션에서 YouTube의 Siraj Raval의 코드입니다. 우리는 주택에 대한 분류기를 구축 할 것입니다. 주택 데이터는 욕실 수, 가격 및 면적과 같은 각 집의 기능을 포함합니다. Google은 데이터에 수작업으로 라벨을 추가 (좋은 구매 또는 나쁜 구매) 한 다음 새 집을 부여하여 좋은 구매인지 나쁜 구매인지 예측합니다. 그라디언트 디센트를 최적화 전략으로 사용하고 - -## 종속성 - -* matplotlib -* [tensorflow](https://www.tensorflow.org/get_started/os_setup) -* 팬더 -* numpy - -[pip](https://pip.pypa.io/en/stable/)를 사용하여 종속성 설치 -[this](http://jupyter.readthedocs.io/en/latest/install.html)을 사용하여 jupyter notebook을 설치하십시오. - -## 사용법 - -`juptyer notebook '을 터미널에 입력하면 브라우저 창이 열립니다. demo.ipynb를 클릭하십시오. 각 코드 블록을 반복적으로 컴파일하여 출력 결과를 볼 수 있습니다. - -## 크레딧 -코드에 대한 크레딧은 [jalammar](https://github.com/jalammar)로 이동하십시오. 나는 사람들을 시작할 수있는 래퍼를 만들었을뿐입니다. From c97a982164d95f44c132301a488640210fed45c9 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: DEVHARAM Date: Sun, 27 May 2018 22:28:10 +0900 Subject: [PATCH 3/3] Create README_kr.md --- README_kr.md | 25 +++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 25 insertions(+) create mode 100644 README_kr.md diff --git a/README_kr.md b/README_kr.md new file mode 100644 index 0000000..dcf046f --- /dev/null +++ b/README_kr.md @@ -0,0 +1,25 @@ + + +# 분류를 위해 Tensorflow를 사용하는 방법-LIVE +이것은 "분류를 위해 Tensorflow를 사용하는 방법"에 대한 코드입니다. Siraj Raval의 Youtube 라이브 세션 + +## 개요 + +이것은 [this](https://www.youtube.com/watch?v=4urPuRoT1sE) 라이브 세션에서 YouTube의 Siraj Raval의 코드입니다. 우리는 주택에 대한 분류기를 구축 할 것입니다. 주택 데이터는 욕실 수, 가격 및 면적과 같은 각 집의 기능을 포함합니다. Google은 데이터에 수작업으로 라벨을 추가 (좋은 구매 또는 나쁜 구매) 한 다음 새 집을 부여하여 좋은 구매인지 나쁜 구매인지 예측합니다. 그라디언트 디센트를 최적화 전략으로 사용하고 + +## 종속성 + +* matplotlib +* [tensorflow](https://www.tensorflow.org/get_started/os_setup) +* 팬더 +* numpy + +[pip](https://pip.pypa.io/en/stable/)를 사용하여 종속성 설치 +[this](http://jupyter.readthedocs.io/en/latest/install.html)을 사용하여 jupyter notebook을 설치하십시오. + +## 사용법 + +`juptyer notebook '을 터미널에 입력하면 브라우저 창이 열립니다. demo.ipynb를 클릭하십시오. 각 코드 블록을 반복적으로 컴파일하여 출력 결과를 볼 수 있습니다. + +## 크레딧 +코드에 대한 크레딧은 [jalammar](https://github.com/jalammar)로 이동하십시오. 나는 사람들을 시작할 수있는 래퍼를 만들었을뿐입니다.