Development (306) 썸네일형 리스트형 머신러닝 관련 용어 지도학습 회귀(Regression) : 정답이 연속형 변수 분류(Classification) : 정답이 비연속형(범주형) 변수 비지도 학습 군집분석(Clustering) : 주어진 데이터가 어떻게 구성되어있는지. 강화학습(Reinforcement Learning) : 행동에 따른 보상을 최대화 시키는 방법 선형회귀(Linear Regression) 예측값을 직선으로 표현하는 모델 실제 값을 잘 예측하는것을 목표로 한다. Classification 과 Clustering 의 차이 Classification 은 새로운 데이터를 알고있는 레이블에 포함시키는것. 정해진 그룹의 데이터를 파악하여 특징을 찾아 새로운 데이터를 정해진 그룹에 포함시키는것. Clustering 은 데이터의 패턴을 찾아 그룹을 만들어 내.. colab 에서 kaggle 설정 설치 !sudo pip install kaggle Looking in indexes: https://pypi.org/simple, https://us-python.pkg.dev/colab-wheels/public/simple/ Collecting kaggle Downloading kaggle-1.5.13.tar.gz (63 kB) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 63.3/63.3 kB 4.4 MB/s eta 0:00:00 Successfully built kaggle Installing collected packages: kaggle Successfully installed kaggle-1.5.13 kaggle api 받기 kaggle 로그인 > profile >.. Pandas 사용 시리즈(Series) 데이터가 순차적으로 나열된 1차원 배열 형태 딕셔터리로 Series 생성시 -> key 는 시리즈의 인덱스와 대응된다. 리스트로 Series 생성시 -> 리스트의 인덱스가 시리즈의 인덱스로 대응된다. dict_data = {'a':1,'b':2,'c':3} series_data=pd.Series(dict_data) a 1 b 2 c 3 list_data = ['2022-10-11',3.14,'ABC',100,True] series_data1=pd.Series(list_data) 0 2022-10-11 1 3.14 2 ABC 3 100 4 True 데이터프레임(DataFrame) 행과 열로 만들어지는 2차원 배열 형태 열은 각각의 시리즈 객체이다. key 값이 열 이름이 된다. dic.. NumPy 사용 NumPy 배열 차원(Dimension)을 축(axis)이라고 표현한다. 배열 속성값 shape : 배열의 각 축(axis)의 크기 ndim : 축의 개수(Dimension) dtype : 각 요소(Element)의 타입 itemsize : 각 요소(Element)의 타입의 bytes 크기 size : 전체 요소(Element)의 개수 배열 생성 np.array 이용 : 튜플이나 List 입력 print(np.array([2,3,4])) [2 3 4] np.zeros(shape) : 0 으로 구성된 N 차원 배열 생성 print(np.zeros((3,4))) [[0. 0. 0. 0.] [0. 0. 0. 0.] [0. 0. 0. 0.]] np.ones(shape) : 1로 구성된 N차원 배열 생성 prin.. Conda python 버전 업데이트 현재 conda 를 사용한 python 가상 환경의 버전은 3.8.2 로 되어있다. 이것을 변경하기 위해서는 다음과 같은 절차를 거친다. 1. 설치 가능한 python 버전 확인 conda search python 위 명령어를 사용하면 설치 가능한 python 버전을 확인 할 수 있다. 2. python 설치 conda install python=버전 3. 가상환경 재접속 가상환경을 deactivate 하고 다시 activate 하면 파이썬 버전이 변경되어있다. [VS Code] 트리 펼쳐서 보기 옵션 VS Code 사용하다 보면 Explore 창에 디렉토리가 플렛하게 나오는 것이 불편할 때가 있다. 이렇게 test 디렉토리 하위에 test1 이라는 디렉토리가 1개 만 있을 경우 옆으로 표시된다. 이때에 test 디렉토리에 무언가 생성하려고 하면 test1 디렉토리에 생성이 된다. Compact Folders 기능 Settings 에 들어가보면 Compact Folders 라는 설정이 있다. 기본 설정으로는 체크가 되어있다. 저 체크를 해제 하게 되면 디렉토리가 다음과 같이 나온다. Mac 에서 Conda 설치 Mac 에서 Conda 는 간단히 설치가 가능 하다. . brew install conda .... ## 설치 완료시 anaconda was successfully installed! ➜ ~ conda -V zsh: command not found: conda 설치 완료 후에 실행을 해보면 저렇게 not found 가 나올수 있다. 현재 사용중인 터미널에 path 가 입력이 안되어서 저런 현상이 발생한다. ➜ ~ /usr/local/anaconda3/bin/conda init zsh no change /usr/local/anaconda3/condabin/conda no change /usr/local/anaconda3/bin/conda no change /usr/local/anaconda3/bin/con.. 파이썬 가상 환경 실행 및 VS Code 설정 파이썬 가상 환경 실행 방법 python -m venv 디렉토리명 python 3 부터는 venv 가 포함되어있어서 virtualenv 를 설치 하지 않아도 된다. 위와 같이 실행을 하면 입력한 폴더가 생성이 된다. 가상환경 실행은 폴더 하위에 Script 디렉토리에 있는 activate 를 실행 하면 된다. (mac 인 경우 source ./bin/activate 를 실행한다.) VS Code 설정 방법 - Ctrl + Shift + P 입력 (cmd + Shift + P) - 가상 환경 선택 또는 새로운 path 선택 (새로운 path 선택시 위에서 생성된 bin 디렉토리 또는 Script 디렉토리에 있는 python 을 선택하면 된다) 파이썬 문법 : 데코레이터 함수 함수의 앞 뒤 부가적인 기능을 넣어주고 싶을때 사용한다 클로저를 사용해서 구현한다. 데코레이터는 @를 함수위에 적용하여 사용한다 def logger(func): def wrapper(): print("함수시작") func() print("함수종료") return wrapper @logger def print_hi(): print("hi") print_hi() # OUTPUT 함수시작 hi 함수종료 매개변수 전달 @logger def print_hi(name): print(name, 'hi') print_hi("tom") # OUTPUT print_hi("tom") TypeError: logger..wrapper() takes 0 positional arguments but 1 was given 위와 같이.. 파이썬 문법 : 제너레이터 함수 이터러블 객체 순서가 있는 자료형 문자열, 리스트, 튜플, 딕셔너리, range 객체 __iter__(), __next__() 메소드가 정의되어있다. 제너레이터 함수 이터레이터를 만드는 함수이다. yield 사용한다 제너레이터 표현식을 사용해서 만들 수 있다. 메모리 사용이 효율적이다. List 같은 경우 결과 값을 메모리에 저장한다. 제너레이터의 경우 식만 저장할뿐 값을 저장 하지 않는다. __next__ 함수가 호출 될 때에 결과값을 만든다 # yield 사용 def gen_func(*args): for arg in args: yield arg month = gen_func('1월', '2월', '3월', '4월') print(month.__next__()) # 1월 print(month.__next.. 이전 1 2 3 4 5 6 ··· 31 다음
