python-libs
·⏱ 9m
time series의 stationarity를 체크해봅시다.
말로 하기는 좀 귀찮으니까, 그림을 봅시다 허허. 아래 그림을 보시면, stationary time series와 non-stationary time series가 나타나 있습니다. 간단히 말하면, stationary의 경우는 시간이 변해도, 일...
Page 4 of 5
python-libs
·⏱ 4m
matplolib) 3d plotting하기
3d로 플로팅합시다. 예전에 matlab를 쓸 때, 로 뭔가 화려한 surface를 그려낸 기억이 나네요. 비슷하게 여기서도 할 수 있을 것 같아서 찾아보니, 너무 당연하지만 있습니다 하하하핫. 정리하고 보니 매우 간단하기는 하네요 하하핫 wra...
python
·⏱ 13m
random walk를 정리해봅시다.
random walk 일반적으로 random walk는 현재의 상태가 이전의 상태에 영향을 받으며 랜덤하게 움직이는 경우를 말합니다. 만약 10 step의 random walk라면, 각각의 값이 따로 있는 것이 아니라, sequential하게 이...
python-libs
·⏱ 5m
pandas에서 time series 활용하기
최근에 kaggle에서 뭘 좀 하다가, time series 데이터를 분석할 일이 있었습니다. 생각해보니, 예전에도 datacamp에서 사용했던 적이 있었는데, 아무튼 기본적인 time series 활용법을 정리해두려고 합니당. 우선 제가 참고한...
python-libs
·⏱ 7m
sklearn.mlpregressor는 쓸만한가요?
classification시에 neural network이 좋다는 것은 너무 당연하고도 명백한 사실인데, neural network는 쓸만한건지 사실 잘 모르겠습니다. regression을 할때, 한번씩 를 사용하는데, 이게 정확도가 지나치게 떨...
data-science
·⏱ 8m
handling missing value
missing value를 다뤄봅시다. kaggle에서 데이터를 예측하다 보면, 에러가 아주 많이 발생합니다. 그 이유는, kaggle에서 제공되는 데이터들에 빈 공간이 너무 많기 때문이죠. 그냥 알아서! 빈 공간은 다 제외하고 주면 안됩니까! ...
data-science
·⏱ 6m
data의 skewness를 삭제합시다.
skewed data를 어떻게 해결할까요. 예측 문제라는 것은 결국 "A로부터 B를 추론하는 것"인데, A의 분포와 B의 분포가 다를 수 있습니다. 아니, 다르게 표현하면, A의 어떤 부분이 B를 매우 예측하는데, 그것이 A라는 변수 혹은 데이터...
python-libs
·⏱ 10m
seaborn - basic
seaborn을 이용해봅시다. 일반적으로 python에서 그림을 그릴 때, 를 많이 이용합니다만, 도 괜찮다고 합니다. 특히, 똑같은 그림을 그린다고 해도, 단순히 이 앞에 만 덧붙여줘도 그림이 훨씬 예쁜게 나온다는 장점이 있습니다. 제가 그 차...
python-libs
·⏱ 9m
matplotlib의 cmap을 알아봅시다.
color map에서 색깔을 뽑아냅시다. 급하면 'blue', 'red' 이렇게 색깔을 일일이 입력하기도 하지만, 에는 integer list를 넣어주고 보통은 에 있는 칼라맵을 함께 넘겨줍니다. 예쁜 색 조합들이 이미 많이 있거든요. 예를 들면...
python-libs
·⏱ 4m
matplotlib legend 조절하기
legend를 잘 넣어야 글을 덜 적을 수 있습니다. 로 그림을 열심히 그리고 나서, "이 색깔의 모양 저것은 무엇이고..." 하는 식으로 설명을 덧붙이면 매우 피곤해집니다. 이런 짓을 좀 덜 하려면 legend만 잘 넣어도 됩니다. 포스트로 쓸...
python-libs
·⏱ 5m
decision boundary를 그려 봅시다.
Decision Boundary가 뭔가요? 예를 들어봅시다. classification 문제를 해결하기 위해 데이터를 이용해 학습을 시켰습니다. 간단히, score를 보니까 꽤 높은 편이고, 딱히 오버피팅인 것 같지도 않긴 합니다만, 2차원에 뿌...
python-libs
·⏱ 4m
python) Contour 플롯을 그려봅시다.
등고선이란 말입니다 그냥 contour라고 말하면 헷갈리는데, 지도에서 등고선이랑 같은 개념이라고 보시면 됩니다. 대충 아래 그림처럼, 비슷한 높이에 있는 놈들기리 묶어줍니다. 이런걸 contour라고 하죠. 사실 원래는 를 정리하려고 했던 것이...
python-libs
·⏱ 12m
클러스터링을 다시 공부해봅시다.
클러스터링을 다시 공부합니다. unsupervised learning인 클러스터링은 쉽게 생각하면, 비슷한 놈들끼리 묶어 준다는 이야기가 됩니다. 우선, '비슷한'을 정의해야 하는데, 개별 instance가 numerical vector로 표현된...
python-libs
·⏱ 4m
matplotlib에서 boxplot 예쁘게 그리기
boxplot을 예쁘게 그립시다. 지금 값들에 outlier가 있는가 없는가를 확인하려면 boxplot을 그리는 게 좋습니당. 아웃라이어가 얼마나 많은지, 어느 정도에서 다른 값들을 모두 버리는게 좋은지 등등은 boxplot으로 확인하는게 좋다고...
python-libs
·⏱ 2m
subplot의 사이즈를 각각 다르게 조절합시다!
subplot의 사이즈는 어떻게 조절할 수 있을까요? 전체 figure에서 한번에 조절할 수있는 방법이 있는건가 싶었는데(아마도 있긴 있겠지만), grid로 한번에 넘겨주는 게 더 깔끔한 것 같아요. 네 여기서는 gridspec이라는 것을 사용해...
python-libs
·⏱ 16m
document를 클러스터링해봅시당
document clustering 뭐, 지금까지 간단하게 자연어 전처리 해주는 것들(영어에 대해서만)과 워드임베딩 등을 했습니다. 대략 어떤 메소드들이 있는지에 대해서 아주 간단하게 발을 담궈 보았고, 이제는 이것들을 어떻게 활용할지에 대한 고...