뮤트 개발일지

파이썬으로 이미지 파일 다루기 CIFAR-100 파일로 실습할 예정 Pillow 사용법 (이전에는 PIL로 사용하다가 2011년 개발이 중지되어 이후 Pillow가 이어져 내려오고 있음) import numpy as np from PIL import Image data = np.zeros([32, 32, 3], dtype=np.uint8) image = Image.fromarray(data, 'RGB') image # np.zeros로 모든 픽셀 값이 0으로 초기화되었기 때문에 검은색 이미지 출력됨 # 빨간색 이미지 출력 data[:, :] = [255, 0, 0] image = Image.fromarray(data, 'RGB') image # 흰색 이미지 출력 data[:, :]= [255, 255, ..

로지스틱 회귀: 이름은 회귀이지만 분류 모델이다. 목표) 종속 변수와 독립 변수 간의 관계를 구체적인 함수로 나타내어 예측 모델에 사용하는 것 독립 변수의 선형 결합으로 종속 변수를 설명한다는 점에서 선형 회귀 분석과 유사하다. 그러나 로지스틱 회귀는 선형 회귀분석과 다르게 종속 변수가 '범주형 데이터'를 대상으로 하고, 데이터 분석 결과가 특정 분류로 나뉘기 때문에 분류 기법으로 볼 수 있다. 선형 방정식 z = a * 무게 + b * 길이 + c * 대각선 + d * 높이 + e * 넓이 + f 여기서 a, b, c, d, e는 가중치 혹은 계수 z 값을 0~1 사이의 값으로 만들기 위해서(확률로 표현하기 위해서) 시그모이드 함수(혹은 로지스틱 함수)를 사용한다. 로지스틱 회귀로 이진 분류 수행하기 ..

이번 노드는 목차가 너무 길고, 데이터를 분석하고 전처리 하는 과정도 길었다. 내용이 어렵지는 않았으나 흐름을 따라가기 어려운 느낌이었다.(이걸 왜 이 부분에서 살펴보지?와 같은 느낌) 그래서 목차를 쭉 써놓고 내 기준대로 적을만한 내용을 적는 걸로 오늘 노드는 정리하려고 한다. 탐색적 데이터 분석 Exploratory Data Analysis, EDA 포켓몬 게임 데이터를 분석할 것 https://www.kaggle.com/abcsds/pokemon Pokemon with stats 721 Pokemon with stats and types www.kaggle.com 라이브러리 가져오기 numpy, pandas: 1차원 또는 2차원 형식의 표 데이터를 다루는 라이브러리 seaborn, matplotli..