뮤트 개발일지

https://blogs.sas.com/content/saskorea/2017/08/22/%EC%B5%9C%EC%A0%81%EC%9D%98-%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D-%EC%95%8C%EA%B3%A0%EB%A6%AC%EC%A6%98%EC%9D%84-%EA%B3%A0%EB%A5%B4%EA%B8%B0-%EC%9C%84%ED%95%9C-%EC%B9%98%ED%8A%B8/ 최적의 ‘머신러닝 알고리즘’을 고르기 위한 치트키 “어떤 알고리즘을 사용해야 할까요? blogs.sas.com 지도학습에 속하는 대표적인 알고리즘 - 분류classification: 예측해야할 데이터가 범주형 변수일때 분류라고 함 - 회귀regression: 예측해야할 데이터가 연속적인 값일때 회귀라고 ..

붓꽃 분류 문제 사이킷런(scikit-learn): 머신러닝에서 가장 많이 쓰이는 라이브러리 중 하나. 사이킷런에 내장된 데이터로 붓꽃 데이터가 있기 때문에 예제 데이터로 많이 사용한다. https://scikit-learn.org/stable/datasets.html 7. Dataset loading utilities The sklearn.datasets package embeds some small toy datasets as introduced in the Getting Started section. This package also features helpers to fetch larger datasets commonly used by the machine le... scikit-learn.org ..

Hello, world! 출력 함수 만들기 >>> def hello(): ... print('Hello, world!') ... hello() Hello, world! 덧셈 함수 만들기 >>> def add(a, b): ... print(a + b) ... >>> add(10, 20) 30 함수를 호출할 때 넣는 값을 인수argument라고 부름. 위의 코드에서 10, 20이 인수 함수의 결과 반환하기 >>> def add(a, b): ... return a + b ... >>> x = add(10, 20) >>> x 30 반환값은 저장하지 않고 바로 다른 함수에 넣을 수도 있다. >>> print(add(10, 20)) 30 매개변수는 없고 반환값만 있는 함수 >>> def one(): ... retu..

>>> a = set('apple') # 유일한 문자만 세트로 만듦 >>> a {'e', 'l', 'a', 'p'} >>> b = set(range(5)) >>> b {0, 1, 2, 3, 4} >>> c = set() >>> c set() 세트 만들기 세트set: 집합. 합집합, 교집합, 차집합 등의 연산이 가능하다. >>> fruits = {'strawberry', 'grape', 'orange', 'pineapple', 'cherry'} >>> fruits {'pineapple', 'orange', 'grape', 'strawberry', 'cherry'} 중괄호로 표시하며, 순서가 없기 때문에 출력할 때마다 요소의 순서가 다르게 나온다. 또한 중복을 허용하지 않기 때문에 2개 이상인 요소는 한 개..

2차원 리스트를 만들고 요소에 접근하기 만들기 >>> a = [[10, 20], [30, 40], [50, 60]] a = [[10, 20], [30, 40], [50, 60] ] 세로로 만들어서 더 보기 쉽게 할 수도 있다. 접근하기 >>> a = [[10, 20], [30, 40], [50, 60]] >>> a[0] [0] # 세로 인덱스 0, 가로 인덱스 0인 요소 출력 10 >>> a[1][1] # 세로 인덱스 1, 가로 인덱스 1인 요소 출력 40 >>> a[2][1] # 세로 인덱스 2, 가로 인덱스 0인 요소 출력 60 >>> a[0][1] = 1000 # 세로 인덱스 0, 가로 인덱스 1인 요소에 값 할당 >>> a[0][1] 1000 톱니형 리스트 가로 크기가 불규칙한 리스트를 만들 수 ..

막대그래프 그리기 데이터 정의 %matplotlib inline: IPython에서 사용하는 매직 메서드로 이 명령어를 입력하면 그래프가 출력된다. IPython 매직 메서드 정리 https://studymake.tistory.com/601 ipython 의 매직명령어들 2. 매직 명령어들 c{ipy02} IPython에는 매직명령어라는 것들이 있는데 %로 시작하는 명령어들이다. 보통 %문자로 시작하지만 만약 사용자 변수가 선언되지 않았다면 %문자 없이도 기능을 수행한 studymake.tistory.com - 축 그리기 fig = plt.figure(figsize=(5,2)) #도화지(그래프) 객체 생성 ax1 = fig.add_subplot(1,1,1) #figure()객체에 add_subplot 메..

결측치 Missing Data 결측치를 처리하는 방법 1. 결측치가 있는 데이터를 제거한다. 2. 결측치를 어떤 값으로 대체한다. 결측치 여부 알아보기 열) 전체 데이터 건수 - 각 컬럼별 값이 있는 데이터 수 print('컬럼별 결측치 개수') len(trade) - trade.count() 행) - DataFrame.isnull(): 데이터마다 결측치 여부를 True, False로 반환 - DataFrame.any(axis=1): 행마다 하나라도 True가 있으면 True, 그렇지 않으면 False 반환 위의 두 가지를 순서대로 적용하면 '각 행이 결측치가 하나라도 있는지'여부를 알 수 있음 - dropna: 결측치를 삭제해주는 메서드 - subset옵션: 특정 컬럼들 선택 - how옵션: 선택한 컬..

모듈 만들기 모듈 안에 있는 함수 사용하기 base = 2 # 변수 def square(n): # 함수 return base ** n square2.py 라는 이름으로 저장 방법 1) import square2 # import로 square2 모듈을 가져옴 print(square2.base) # 모듈.변수 형식으로 모듈의 변수 사용 print(square2.square(10)) # 모듈.함수() 형식으로 모듈의 함수 사용 2 1024 방법2) from import 방식으로 모듈이름을 붙이지 않고 사용하기 >>> from square2 import base, square >>> print(base) 2 >>> square(10) 1024 모듈 안에 있는 클래스 사용하기 class Person: # 클래스 ..

딥러딩: 데이터 준비 -> 딥러닝 네트워크 설계 -> 학습 -> 테스트(평가) 데이터 준비 MNIST 숫자 손글씨 Datase 불러들이기 텐서플로우의 표준 API인 tf.keras의 Sequential API를 이용해 숫자 손글씨 인식기를 만들 것 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ MNIST handwritten digit database, Yann LeCun, Corinna Cortes and Chris Burges yann.lecun.com MNIST 데이터셋의 X항목: 이미지 데이터를 담은 행렬matrix Y항목: X항목에 들어있는 이미지에 대응하는 실제 숫자 값이 담겨져 있음(답) *Matplotlib: 파이썬에서 제공하는 시각화 패키지. 차트, 플롯 등 다양한 형태로 ..

주말동안 밀린 걸 하지 못해서 다른 분들 노드하는 시간에 밀린 내용을 학습했다.(그마저도 다 못함) 오늘은 무조건 남아서 노드 10번 마무리하고 가야겠네. 다른 일도 많이 쌓였는데 얼른 처리하고 빨리 끝내도록 해야겠다.. -----오늘 정리한 내용----- 노드 6번 https://mutecoding.tistory.com/30?category=1044098 AIFFEL 아이펠 파이썬으로 코딩 시작하기 (난이도가 낮은 문법과 내용은 주관적인 기준으로 생략) 인자에 기본 값 정할 때 주의할 점 def say_hi_couple_default_wrong(name1='nobody', name2): print(name1 + ', ' + name2 + ' 안녕!') 기본값이 없는 인.. mutecoding.tisto..