분류 전체보기 (270) 썸네일형 리스트형 Deque 자료형 Deque 자료형 앞뒤 양방향에서 요소를 추가/삭제할 수 있는 양방향 큐 형태의 추상 자료형(ADT) collections 모듈에서 deque()를 불러와서 사용 가능 리스트 대신에 사용하면, 훨씬 효율적 리스트의 pop(0)의 시간복잡도는 O(n)인데, 데크의 popleft(0)은 O(1)이기 때문 tf.constant() 함수 tf.constant() 함수 tf.constant()는 이름 그대로 상수 텐서(constant tensor)를 return 해주는 함수이다. 여기서 상수는 변하지 않는 수, 텐서는 일종의 행렬을 의미한다. 즉, 상수 텐서는 변하지않는 행렬을 의미. 변수 텐서를 만들기 위해서는 tf.Variable() 함수를 사용하면 된다. tf.constant의 기본 구조는 아래와 같다. tf.constant( value, dtype=None, shape=None, name='Const' ) value(필수) dtype(옵션): 함수의 리턴값인 텐서의 각 요소가 갖게되는 데이터타입 dtype이 지정되지 않았을 경우, 리턴값 텐서의 dtype은 value의 데이터타입을 추측해서 정해진다. 반대로 dtype이 지정되었을 .. 데이터분석기초 시간에 따른 데이터 분류 시계열 데이터(time-series data) 횡단면 데이터(cross-section data): 동시간대에 서로 다른 객체에서 얻은 데이터 패널 데이터: 횡단면 데이터를 시간에 따라 나열한 데이터 모집단과 표본 데이터 수집에 대한 문제: 비용 등 >> 표본 추출 방법을 통해 극복 관심 대상인 모집단의 특성을 해당 모집단에서 추출한 표본을 이용해 추측(inference) 척도와 변수 데이터의 측정 척도(scale of measurement)에 따른 분류 척도 변수 정의 연산자 예시 범주형 변수 명목(nominal) 범주형(categorical) distinct categories =, != 이름, 주민번호 등 순위(ordinal) 질적(qualitative) ordered cat.. 깃헙 csv 파일 Colab/Kaggle/주피터에서 사용하는 법 깃헙 csv 파일 Colab/Kaggle에서 사용하는 법 머신러닝 베스트셀러 핸즈온 머신러닝 공부중! 근데 데이터를 import 하는 데에서부터 문제가 생겨버린 것이었다~ 책에서는 여러가지 함수를 정의해서 github 핸즈온 머신러닝 레포의 csv 파일을 불러오는데 나는 해당 디렉터리가 없다고 오류가 나서 안불러와짐;; 그래서 그냥 깃헙 레포의 해당 파일을 직접 임포트하기로 했다. 먼저 임포트 하기를 원하는 파일이 있는 폴더 위치로 이동해 해당 파일을 클릭해준다. veiw raw (또는 raw 버튼)를 클릭한다. 그럼 페이지가 이동된다. 이동한 페이지의 주소를 복사한다. 코랩/캐글/주피터 노트북 등 원하는 환경에 접속. 주소값이 들어가는 변수를 생성하고 변수를 read_csv 함수에 넣으면 된당 [핸즈온 머신러닝] 머신러닝의 과정 [핸즈온 머신러닝] 머신러닝의 과정 머신러닝 프로젝트를 처음부터~끝까지~ 알려준다~ 프로젝트 다 끝나가는데~ 내가 좀 더 열심히 책을 읽었더라면...😅 머신러닝 프로젝트의 과정 큰그림을 본다 데이터 수집 데이터 탐색 및 시각화(EDA) 머신러닝 알고리즘을 위한 데이터 준비 모델 선택 및 훈련 모델 상세 조정 솔루션 제시 시스템 런칭, 모니터링, 유지보 문제정의 지도/비지도/강화 중? 분류/회귀? 배치학습/온라인학습? 성능측정 지표 선택 평균제곱근오차(RMSE) 회귀문제의 전형적 성능 지표 오차가 커질수록 이 값은 더 커짐 평균절대오차(MSE) 이상치가 많아보일때 [PHP/JavaScript] MySQL 데이터로 카카오 지도 API에 다중 마커 표시하기 [PHP/JavaScript] MySQL 데이터로 카카오 지도 API에 다중 마커 표시하기 이거 하느라 3일동안 머리 부여잡고 있었다. 이 글 읽는 분들은 부디 저처럼 허송세월하지 마시라고 글씁디다... 사실 난 별로 한거 없고 이 분 코드를 참고했다. 그저...빛✨ [핸즈온 머신러닝] 머신러닝의 종류 [핸즈온 머신러닝] 머신러닝의 종류 머신러닝 종류는 굉장히 많다. 1. 지도 학습과 비지도 학습 지도학습 종류: classification, regression 중요 알고리즘 k-nearest neighbors linear regression logistic regression SVM(Support Vector Machine) Decision Tree 와 Random Forest neural networks 비지도학습 clustering k-means DBSCAN HCA(Hierarchical cluster analysis, 계층 군집 분석) outlier detection 과 novelty detection(특이치 탐지) one-class SVM isolation forest 시각화와 차원축소 PCA(.. kaggle competition notebook 만들기 kaggle competition notebook 만들기 이걸 못찾고 한참을 헤맨 나레기...😐 원하는 대회의 code 창에 들어가서 오른쪽의 New notebook을 누르면 된다. 이전 1 ··· 17 18 19 20 21 22 23 ··· 34 다음
