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Programming 35

JavaScript ②

JavaScript의 기본 타입은 크게 원시 타입과 객체 타입으로 구분 원시 타입(Primitive Type) 1. 숫자(number) JavaScript는 다른 언어와는 달리 정수와 실수를 따로 구분하지 않고, 모든 수를 실수 하나로만 표현 또한, 매우 큰 수나 매우 작은 수를 표현할 경우에는 e 표기법을 사용 var firstNum = 10; // 소수점을 사용하지 않은 표현 var secondNum = 10.00; // 소수점을 사용한 표현 var thirdNum = 10e6; // 10000000 var fourthNum = 10e-6; // 0.00001 2. 문자열(string) JavaScript에서 문자열은 큰따옴표("")나 작은따옴표('')로 둘러싸인 문자의 집합을 의미 큰따옴표는 작은따..

JavaScript ①

JavaScript 기초 - JavaScript는 객체(object) 기반의 스크립트 언어 - HTML로는 웹의 내용을 작성하고, CSS로는 웹을 디자인하며, 자바스크립트로는 웹의 동작을 구현 - JavaScript는 주로 웹 브라우저에서 사용되나, Node.js와 같은 프레임워크를 사용하면 서버 측 프로그래밍에서도 사용 JavaScript 특징 1. JavaScript는 객체 기반의 스크립트 언어 2. JavaScript는 동적이며, 타입을 명시할 필요가 없는 인터프리터 언어 3. JavaScript는 객체 지향형 프로그래밍과 함수형 프로그래밍을 모두 표현할 수 있다. Java와 JavaScript 특징 Java JavaScript 컴파일 언어 인터프리티 언어 타입 검사를 엄격하게 함. 타입을 명시하지..

Machine Learning 3-2강 - AWS 가입, Docker / 다중 회귀, 특성 공학

AWS 가입방법 무료 클라우드 컴퓨팅 서비스 - AWS 프리 티어 Internet Explorer에 대한 AWS 지원이 07/31/2022에 종료됩니다. 지원되는 브라우저는 Chrome, Firefox, Edge 및 Safari입니다. 자세히 알아보기 aws.amazon.com Docker / AWS 를 이용하여 프로젝트 실행할 예정! 도커 (소프트웨어) - 위키백과, 우리 모두의 백과사전 도커(Docker)는 리눅스의 응용 프로그램들을 프로세스 격리 기술들을 사용해 컨테이너로 실행하고 관리하는 오픈 소스 프로젝트이다. 도커 웹 페이지의 기능을 인용하면 다음과 같다: 도커 컨테 ko.wikipedia.org https://raw.githubusercontent.com/rickiepark/hg-mldl/m..

Machine Leaning 3 - 1강 - 결정 계수 , 과소 • 과대 적합 , 경사 하강법

농어의 길이와 무게 데이터 농어의 길이와 무게 데이터. GitHub Gist: instantly share code, notes, and snippets. gist.github.com import numpy as np perch_length = np.array([8.4, 13.7, 15.0, 16.2, 17.4, 18.0, 18.7, 19.0, 19.6, 20.0, 21.0, 21.0, 21.0, 21.3, 22.0, 22.0, 22.0, 22.0, 22.0, 22.5, 22.5, 22.7, 23.0, 23.5, 24.0, 24.0, 24.6, 25.0, 25.6, 26.5, 27.3, 27.5, 27.5, 27.5, 28.0, 28.7, 30.0, 32.8, 34.5, 35.0, 36.5, 36.0, ..

Machine Leaning 2-2강 - 분산, 표준편차, 오차율, 회귀, 표준점수

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 분산 list1 = [5,8,6,10,1] target1 = [0,1,2,3,4] n1 = np.array(list1) t1 = np.array(target1) m1 = n1.sum()/5 print(m1) plt.scatter(t1, n1) plt.show() # 9.2 분산 # 3.03 표준편차 = 분산의 제곱근 # 8 (8 - 6 = 2편차) => 오차율 1.03 # 평균 + 표준편차 + 오차율 = 6 + 3.03 + 1.03 -> 9.03 + 1.03 = 10.06 # ( 2.97, 9.03) 분산 : 1+ 4 + 0 + 16 + 25 (-를 없애기 위해 모두 제곱) = 46 → 46 / 5 = 9.2 ..

Machine Leaning 2-1강 - split , shuffle, index

도미와 빙어 데이터 도미와 빙어 데이터. GitHub Gist: instantly share code, notes, and snippets. gist.github.com # 훈련 세트 테스트 세트 분리하기 import numpy as np from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier import matplotlib.pyplot as plt fish_length = [25.4, 26.3, 26.5, 29.0, 29.0, 29.7, 29.7, 30.0, 30.0, 30.7, 31.0, 31.0, 31.5, 32.0, 32.0, 32.0, 33.0, 33.0, 33.5, 33.5, 34.0, 34.0, 34.5, 35.0, 35.0, 35.0, 35.0, 36.0..

Machine Learning 1강 - 최근접 이웃(KNeighborsClassifier)

TensorFlow 모두를 위한 엔드 투 엔드 오픈소스 머신러닝 플랫폼입니다. 도구, 라이브러리, 커뮤니티 리소스로 구성된 TensorFlow의 유연한 생태계를 만나 보세요. www.tensorflow.org !pip install tensorflow-gpu==2.0.0-rc1 import tensorflow as tf 딥러닝의 Hello World, MNIST 데이터셋 [야만인] 인공지능 탄생의 뒷이야기 | 머신러닝의 Hello World가 iris 데이터셋이라면 딥러닝에서는 MNIST(Modified National Institute of Standards and Technology Database)입니다. MNIST는 손으로 쓴 숫자로 이루어진 brunch.co.kr mnist = tf.keras...

Python pandas 3강 - Nan 제거

Pandas는 NaN을 사용하여 행을 삭제합니다 이 자습서에서는 DataFrame.notna() 및 DataFrame.dropna() 메서드를 사용하여 NaN 값이있는 모든 행을 삭제하는 방법을 설명합니다. www.delftstack.com import pandas as pd import numpy as np from google.colab import drive drive.mount("/content/drive") df = pd.read_csv("/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/train.csv") # 연습 # 조건을 찾아보자 list_test = [ {"id":1,"password":1234,"age":20}, {"id":2,"password":1234,"age"..

Programming/Python 2021.10.26

Python pandas 2강 - DataFrame 사용

import pandas as pd import numpy as np from google.colab import drive drive.mount("/content/drive") df = pd.read_csv("/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/train.csv") - df.head() / df.tail() # 헤드보기 print(df.head(n=3)) print("="*50) # 꼬리보기 print(df.tail(n=2)) - df.sort_values(by="사용할 컬럼", ascending=False) # 컬럼으로 정렬하기 df.sort_values(by="Survived", ascending=False) - df.sort_index() # 안중요 df.sort..

Programming/Python 2021.10.26

Python pandas 1강 - 데이터 다루기

# 판다스 = 행렬 데이터(Matrix = 2차원) = 테이블 # 데이터(2차원)를 다루는 파이썬 라이브러리 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt pandas.Series — pandas 1.3.4 documentation Values must be hashable and have the same length as data. Non-unique index values are allowed. Will default to RangeIndex (0, 1, 2, …, n) if not provided. If data is dict-like and index is None, then the keys in the data ar..

Programming/Python 2021.10.26
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