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...
Page 34 of 39
others
·⏱ 10m
python으로 association rule mining하기
association rule? 학부때 통계 수업때 association rule mining을 배웠던 기억이 (어렴풋하게) 있습니다. 어떻게 풀었는지는 기억이 잘 안나지만, 어떤 상황에 적용하는 것이었는지는 대략 기억나요. "사람들이 쇼핑해 간...
machine-learning
·⏱ 11m
classification 결과를 평가해봅시다.
classifier의 성능을 어떻게 평가할까요? , 가 각각 있습니다. 이를 활용해서 현재 분류된 결과의 성능을 어떻게 잘 평가할 수 있을까요? 보통 classification을 평가하는 metric들은 binary classification을 ...
machine-learning
·⏱ 9m
tensorflow) softmax classifier
multi-class clasification 이전에 배웠던 에서는 True/False 만 판별합니다. 그러나, 이런 binary classification보다는 multi-class classification이 훨씬, 유용하죠. 이를 위해서 를...
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
·⏱ 3m
python에서 string을 다양한 방식으로 출력하기
python에서 string format 조절하기 python에서 string을 출력할 때, 그냥 값만 출력하는 것이 아니라, 왼쪽/오른쪽/중간 정렬을 사용하거나, 과 같이 앞에 0을 padding하여 출력하는 것 등 다양한 기능등리 포함되어 있...
machine-learning
·⏱ 10m
tensorflow) 기본부터 다시 - linear regression
왜 나는 늘 복습만 하는가? 텐서플로우는 예전부터 조금씩 공부를 하긴 했는데, 자료가 다 여기저기 흩어져 있어서ㅠㅠㅠ여기에 다시 정리해두기로 했습니다. 사실, 솔직한 고민은 좀 있습니다. 가 있는데 굳이 tensorflow를 써야 하나? 필요할까...
machine-learning
·⏱ 7m
tensorflow) logistic regression
머신러닝은 단순하게, '모델(hypothesis)'을 세우고, 이 모델이 맞는지/아닌지 평가하는 cost function을 통해 변수를 조절하는 것을 말합니다. classification의 경우도, '잘 예측할 만한 모델'을 세우고, 이 모델을 ...
python-libs
·⏱ 3m
매번 까먹는, 몬테카를로 시뮬레이션을 해봅시다!!
Intro - 왜 몬테카를로는 쉽게 잊어버리는 걸까요 네, 사실 저도 알고 있습니다. 한 번 배울 때, 제대로 배우지 않고, 주먹구구식으로 배우니까, 이모양인 것이죠...그래서 이번에는 제 블로그에 꼭 써놓고 다음에 읽어보도록 하겠습니돠. Mon...
python-libs
·⏱ 7m
python으로 마코브 체인 만들어 보기
마코브체인이란 무엇인가? 학부 시절(까마득한...어라 10년 전이네...) 그러니까 2008년에 확률시스템분석 이라는 과목에서 마코브 체인을 처음 배웠습니다. 왠지 지금 다시 돌아가면 잘할 수 있을 것 같다는 쓸모없는 용기가 샘솟는 것을 보면 역...
python
·⏱ 2m
한글/영어 텍스트 구분하기
입력받는 텍스트는 어떤 언어인가? 입력받는 텍스트가 모두 '한글'이거나 '영어'라면 좋겠지만, 그렇지 않습니다. 또, 한글과 영어가 섞여 있는 경우도 아주 많죠. 기술분야의 전문적인 용어의 경우는 더욱 영어일 가능성이 높아서, 명사는 영어로 작성...
python-libs
·⏱ 9m
늘 헷갈리는 axis0, axis1
axis는 늘 헷갈립니다. 왜 헷갈리는지 모르겠지만, 늘 헷갈려요(저는 알아요, 저만 그런것이 아닐것이라는 사실을 하하핫). 그래서 입력한 다음에도 제대로 되었는지를 늘 확인해야 합니다 새드. 그래서 여기에 적어두고 헷갈릴 때마다 보려고 합니다 ...
python-libs
·⏱ 5m
boolean을 잘 다뤄야 pandas도 잘 쓸 수 있숩니돠
boolean vector 다루기 pandas를 쓸때는 boolean vector를 많이 다루게 됩니다. 예를 들어서, 특정 칼럼 Age를 20대 이상으로 필터링하고 싶다면, 로 표현을 합니다. 여기서 은 boolean vector가 됩니다. 하...
data-science
·⏱ 8m
데이터분석이고 나발이고 일단 수치들을 잘 표준화하는 것이 필요하지 않을까요?
scaling is most important thing ever. 엑셀을 열어보면 늘 칼럼의 데이터는 엉망진창입니다. missing data는 기본이고, 값이 있어도 지나치게 큰 데이터들(outlier)이 있거나, 칼럼 별로 range가 다르거...
data-science
·⏱ 13m
spectral clustering에 대해서 정리해보겠습니다.
일반적인 clustering 클러스터링을 하기 위해서는 개체 간의 거리를 재는 것이 중요합니다. 이 때, 이 개체 간의 거리를 무엇으로 재는가? 가 중요한데, 데이터가 이라면, 는 개체의 이름, 은 개체가 가진 특성의 이름이 되겠죠. - 예를 들...