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4. CSS 폰트스타일: font-style normal, italic, oblique 폰트 굵기: font-weight 100~900사이 숫자 normal(400), bolder(700), lighter 단축 프로퍼티 font font-style, font-weight, font-size, font-family를 순서대로 지정 font-size, font-family는 필수, 나머지는 생략가능(디폴트 처리) 박스모델 콘텐츠, 내부여백 padding, 테두리 border, 여백 margin 박스를 제어하는 프로퍼티: width, height, margin, padding 박스의 색 테두리색(border-color)만 임의로 지정 가능 테두리 두께, 모양, 색 border-color border-width border..
스시티 기말 보호되어 있는 글입니다.
[ Python | 백준 5622] 다이얼 문제 해석 한번 금속 핀을 돌릴 때 숫자 하나 입력 가능 숫자 입력 후 다이얼은 처음 위치로 돌아감 한 칸씩 추가로 움직일 때마다 1초가 걸림 default 1 = 2초 ABC +1 DEF +2 GHI +3 JKL +4 MNO +5 PQRS +6 TUV +7 WXYZ +8 초가 걸린다. 내가 생각한 알고리즘 알파벳 대문자 단어 입력 CASE문 이용? 아스키코드를 이용하면 더 짧아질 것 같긴 하다. 실제 풀이 배열 이용 dial = ['ABC', 'DEF', 'GHI', 'JKL', 'MNO','PQRS','TUV','WXYZ'] a = input() ret = 0 for i in range(len(a)): for j in dial: if a[i] in j: ret += dial.index(j)+3 pri..
웹 크롤링이란? 목차 목차 웹 크롤링 웹 크롤러를 이용해 웹 사이트에서 원하는 정보만 수집하는 것 단시간에 많은 정보 수집 가능, 단순 반복 작업 자동화 웹 스크래핑 크롤링이 웹 사이트에서 데이터 전체를 가져오는 반면, 스크래핑은 원하는 정보만을 일부 추출한다는 의미가 강하다 실제로 크롤링 한다는 게 웹 스크래핑을 의미하는 경우가 많음 웹 크롤링 과정 1. 정보 원하는 웹 사이트에 접속해 웹 페이지 확인 2. F12를 눌러 내가 원하는 정보의 위치 확인, 분석 3. 파이썬으로 접속한 웹 페이지의 HTML 코드 불러옴 4. 불러온 데이터에서 원하는 정보만 가공해 추출 5. 추출한 정보를 CSV, 데이터베이스 등 다양한 형태로 저장 주요 용어 리소스: 사용자가 요청하는 이미지, 데이터 등 클라이언트: 리소스, 서비스 요청 ..
1. 컴퓨터의 데이터 표현 방식과 연산 목차 아날로그 시스템 디지털 시스템 연속적인 정보 >> 불안하다(에러 많음) 이산적인 정보 : 0 또는 1 >> 확실하게 구분 가능(정확도 높다) 디지털 정보의 표현 1. 디지털 정보의 전압레벨 2진수 체계 사용 일반적으로 0V가 0이고 5V가 1 2. 디지털 정보의 표현 단위 1byte = 8bit 1 bit는 0 또는 1 영어는 1글자 1byte 한글은 2byte LSB(최하위비트)와 MSB(최상위비트) >> MSB를 1로 둬서 음수 표현에 사용 논리 레벨과 펄스파형 1. 정논리와 부논리 정논리: 5V가 1 부논리: 5V가 0 일반적으로 정논리 사용 2. 펄스파형 한번 올라가서 내려가는 것까지를 하나의 주기로 봄 3. 주기, 주파수, 듀티 사이클 주파수(Hz) 주기적 파형이 1초동안 진동한 횟수 주기..
예측 정확도와 하이퍼파라미터 목차 예측정확도 모든 예측 중 정확하게 예측한 비율 #진양성(True positive, TP): 실제도 예측도 1 #위음성(False Negative, FN): 실제 1 예측 0 #위양성(False Positive, FP): 실제 0 예측 1 #진음성(True Negative, TN): 실제 0 예측 0 #정확도: (TP+TN)/(TP+TN+FP+FN) from sklearn.matrics import accuracy_score accuracy_score(y_valid, np.round(y_pred)) 하이퍼파라미터 모델링시 사용자가 직접 세팅해주는 값 하이퍼파라미터 기본값 의미 learning_rate 0.1 학습 속도 max_bin 255 분기 한개에 들어가는 데이터 최댓값 작으면 잘게 나누어 학습 ..
VS code SyntaxError: invalid syntax 해결 방법 VS code SyntaxError: invalid syntax 해결 방법 visual studio의 터미널로 파이썬 파일을 run 하는데 이런 오류가 나면서 안된다. 물론 다른 데서는 잘 작동한다. 검색해보니 데이터분석 하면서 주피터 노트북 쓸 때마다 무의식적으로 눌렀던 shift+Enter가 문제였던 모양이다. 터미널에 exit()를 입력하고 다시 run 하면 잘 작동한다.
과적합과 과소적합 목차 머신러닝은 목적 변수의 예측을 위해 여러 설명 변수를 이용해 모델을 만들고 테스트 데이터에 적용하는 일련의 과정을 거침. 그러나 테스트 데이터에는 목적 변수가 없음. 따라서 예측의 정확도를 파악 불가 학습 데이터는 학습에 사용된 것이므로 또한 예측의 정확도를 측정하는데 사용하는 것이 부적절 과적합(overfitting) 학습 데이터를 너무 과하게 학습하여 학습 데이터에만 지나치게 적절한 모델 이미 알고 있는 데이터에만 최적화되어 있을 뿐 미지의 데이터에 대한 정확도는 떨어짐 과소적합(underfitting) 학습이 불충분하게 진행 데이터에 맞는 학습이 충분하지 않아 정확도가 낮음 과적합을 피하기 위해서는 학습 데이터의 일부늘 검증 데이터로 분리하여 이를 이용해 모델을 검증 검증 데이터의 작성법 홀드..
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