Rolling Snowball

핸즈온 머신러닝 2판의 2장 - 머신러닝 처음부터 끝까지와 완전히 동일한 내용이다. 박해선님께서 너무나도 친절히 책 내용을 공개하시고 해설 동영상 강의까지 올리셔서 큰 도움을 받았다. 박해선님 블로그의 해당 내용 2. 머신러닝 프로젝트 처음부터 끝까지 1.5 테스트와 검증 | 목차 | 2.2 큰 그림 보기 이 장에서는 여러분이 부동산 회사에 막 고용된 데이터 과학자라고 가정하고 예제 프로젝트의 처음부터 끝까지 진행해보겠습니다.1 진행할 주요 단 tensorflow.blog 박해선님 유튜브 채널의 해당 내용 내용 자체는 ML- 지도학습 - 선형회귀분석을 처음부터 끝까지 쥬피터 노트북으로 해보는 것. 캐글 필사와 거의 동일했다. 다행히 simple linear regression - decision tree..

1. http://norman3.github.io/prml/ PRML Sep 27, 2016 요즘 시간이 없어서 업데이트를 자주 못합니다. 그래도 생각날때마다 조금씩 내용을 업데이트하고는 있습니다. 앞으로도 계속 이런 식으로 진행될 것 같습니다. Mar 30, 2016 PRML Study 페 norman3.github.io 유명한 교과서라는 PRML(Pattern Recognition & Machien Learning, Bishop) 내용을 한국어로 정리해주신 블로그 2. https://angeloyeo.github.io/ 홈 - 공돌이의 수학정리노트 미분방정식을 보는 또 다른 관점 지금까지 미분방정식을 해석하는 여러가지 관점에 대해 알아보았다. 미분방정식을 이용한 현상 모델링편에서는 미분계수가 포함된 ..

결정이론 새로운 값 x가 주어졌을 때 확률모델 $p(x,t)$ - (input x, 목표값 t)에 기반해 최적의 결정(예를 들어 분류) 을 내리는 방법론 추론 단계: 결합확률분포를 구하는 것이고 결정 단계: 확률이 주어졌을 때 어떻게 최적의 결정을 내릴 지 -> 우도와 사전확률을 최대화 시키는 것이 이 확률을 높이는 데에 도움이 될 것 -> 직관적으로, 조건부확률을 최대화시키는 k를 찾는 것이 가장 좋은 결정 -> 최적의 결정 영역을 찾는 것이 목표 예: x-ray 이미지를 보고 암 판별하기 -> 직관적으로 볼 때 $p(C_k|x)$ 를 최대화 시키는 $k$를 구하는 것이 좋은 결정 암진단 예시에 대한 보다 상세한 설명: 베이즈 정리- 예제 1, 2 참고 https://angeloyeo.github.io..

책에서 다룬 리트코드 문제들을 풀이한 포스팅이다. 문제는 모두 리트코드에 출제된 문제들이며, 직접 풀었지만, 책에서 주는 힌트와 풀이 과정들을 참고한 경우가 많다. 이곳은 정리한 책에 나온 문제에 대한 목록과 해설을 정리한 공식 깃허브 페이지 이며, 다음 포스팅은 내가 푼 문제 풀이 목록을 정리해 놓았다. 문제 https://leetcode.com/problems/reverse-linked-list/ Reverse Linked List - LeetCode Level up your coding skills and quickly land a job. This is the best place to expand your knowledge and get prepared for your next interview...

프로그래머스 AI dev course를 수강하면서 깃과 깃허브를 조금씩 경험하고 있는 중이다. 아직 팀 협업은 거의 하지 않고, 개인이 과제를 깃헙에 올리고 있다. numpy, pandas같은 주제를 수업하는 동안은 선생님이 수업 material을 올린 repository를 fork한 다음, 내 계정 repository에서 새 branch를 만들어서 거기에 내가 한 과제를 올리고 pull request를 하는 식을 과젤르 제출하였다. 이번에 제출한 월말 과제는 내 repository에 결과물을 올리고, 강사님 계정의 discussion 탭에 글을 써서 내 repository 링크를 다는 식으로 제출하였다. 그런데 정신없이 과제를 제출하고, 잠시 짬이 나서 내 깃헙을 보니 이렇게 되어 있더라. 남이 봐도 ..

데이터 분석 경진대회 플랫폼 kaggle. 아직은 t academy 특강, 그리고 fast campus 빅데이터 분석가 양성 과정에서 파이널 과제로 kaggle 데이터를 활용하는 바람에 조금 접해본 게 다이다. 내 실력에 아직 경진 대회에 참여해서 의미 있는 결과를 나타낼 수는 없지만, 캐글 사이트에 올라있는 수많은 데이터셋들과 많은 학습자들의 노트북들을 material로 공부하는 것만으로 큰 도움이 될 것 같다. 그런데 캐글을 소개하는 사람들마다 공통으로 추천하는 것이 있었으니 바로 노트북 필사. 다른 사람들이 이미 만들어 놓은 데이터 분석 노트북을 처음에는 그저 따라 치는 것부터 시작하라는 것이다. 좋은 노트북도 수없이 많이 있지만, t-academy 특강 강사를 하셨던 subinium님이 학습하기 ..

지난 시간 정리 우리가 만든 simple django project는 이렇게 구성되어 있다. webproj 내에 쟝고 서버 실행을 담당하는 manage.py 파일과 webproj 폴더, homepage 폴더 webproj 폴더 내에 전체 프로젝트의 세팅과 url 경로 등을 관리하는 파일들 프로젝트 내에 만든 app homepage를 관리할 수 있는 homepage 폴더 내의 파일들 그리고 지난 시간에 MTV 구조에서 T와 V, template 과 view를 활용하는 것을 공부했고, 이번 시간은 model을 더하는 시간 데이터 베이스 데이터를 저장하는 시스템 단순히 데이터를 저장하는 것이 아니라, 데이터를 사용하기 쉽게 정렬해 두어 유저가 정보를 참조하고 싶을 때, 쉽게, 바로 사용할 수 있게 해주는 시스..

Django란? python 기반의 웹 프레임워크 같은 python 기반인 Flask와의 차이점 Flask : 마이크로 웹 프레임워크(최소한의 핵심 기능을 갖춤) 간단한 프로젝트에 적합 Django: 거의 모든 것들이 내장되어 있음, 보다 큰 프로젝트에 적합 Django 시작하기 # 파이썬 가상환경 모듈 설치 $ pip install virtualenv # 현재 디렉토리에 새 virtualenv 가상환경 만들기 $ virtualenv # 가상환경 진입하기 $ source venv/bin/activate # 장고 설치 $ pip install django # 장고 설치 확인 pip freeze # 장고 시작. 프로젝트 파일이 생성된다. django-admin startproject 프로젝트 폴더 내에 ma..

책에서 다룬 리트코드 문제들을 풀이한 포스팅이다. 문제는 모두 리트코드에 출제된 문제들이며, 직접 풀었지만, 책에서 주는 힌트와 풀이 과정들을 참고한 경우가 많다. 이곳은 정리한 책에 나온 문제에 대한 목록과 해설을 정리한 공식 깃허브 페이지 이며, 다음 포스팅은 내가 푼 문제 풀이 목록을 정리해 놓았다. 문제 https://leetcode.com/problems/merge-two-sorted-lists/ Merge Two Sorted Lists - LeetCode Level up your coding skills and quickly land a job. This is the best place to expand your knowledge and get prepared for your next inte..

책에서 다룬 리트코드 문제들을 풀이한 포스팅이다. 문제는 모두 리트코드에 출제된 문제들이며, 직접 풀었지만, 책에서 주는 힌트와 풀이 과정들을 참고한 경우가 많다. 이곳은 정리한 책에 나온 문제에 대한 목록과 해설을 정리한 공식 깃허브 페이지 이며, 다음 포스팅은 내가 푼 문제 풀이 목록을 정리해 놓았다. 문제 https://leetcode.com/problems/palindrome-linked-list/ Palindrome Linked List - LeetCode Level up your coding skills and quickly land a job. This is the best place to expand your knowledge and get prepared for your next inte..

감상 : 지난주 강의에 이어서 그나마 빅데이터 분석가 과정에서 배웠던 것을 다시 복습하는 시간이어서 좀 수월한 편이었다. 내가 원하는 분석을 하기 위해 지난주에 배운 numpy, pandas, matplotlib을 어떻게 활용할 수 있을지 생각해 내고, 바로 적용하는 것이 쉽지는 않아서, 예전 수업 자료 노트를 꺼내 정리하면서, 복습했다. + 추가 감상: 이후에 주말 특강 과제로 이 titanic 데이터로 kaggle competition에 submit 하는 미션을 했다. 타이타닉 데이터로 EDA 실습은 해본 적 있지만, 직접 생존율 예측 모델을 만들어서 결과를 submit한 적은 없었기 때문에 단시간 내에 결과를 내서 제출해보라고 하니까 허둥대게 되었다. 기존에 다른 사람들이 공개한 노트북 중에서 내가..

파이썬 수업 진행을 주피터 노트북 , .ipynb 파일로 많이 진행하는데, 이걸 일일이 복사 붙여넣기 하면서 블로그 포스팅하기가 귀찮아졌다. 주피터 노트북의 확장자 .ipynb 파일을 블로그로 바로 포스팅할 수 있는 .md, 개인 홈페이지로 올릴 수 있는 .html, 프린팅이나 배포에 편리한 .pdf 파일로 바로 변환할 수 없을까? 찾아보았다. jupyter nbconvert --to markdown [변환할 노트북 파일명].ipynb 이렇게 하면 원래 주피터 노트북 파일이 있던 디렉토리에 .md 파일과 노트북 파일에 있던 이미지들(seaborn 그래프 같은 것들)이 저장된 files 폴더가 생성된다. 이렇게 잘 변환되어 저장되었다. html 로 변환하고 싶은 경우에는 위의 명령어에서 markdown만 ..

1. Flask란 : Python 기반 마이크로 웹 프레임워크 micro - 'essential 한 기능을 포함한'의 의미 가벼움 작은 프로젝트에서 유리함 2. Flask 시작하기 목적에 따른 모듈만 있는 환경을 구축해서 관리하자 -> 가상환경 virtual environment 구축이 선행됨 1. 가상환경 설치 # 파이썬 가상환경 모듈 설치 pip install virtual env # 현 디렉토리에 새로운 가상환경 만들기 virtual evn [가상환경이름] - 가상환경 진입하고 벗어나기 (mac 기준) 진입 source [가상환경이름]/bin/activate 벗어나기 deactivate 2. flask 설치하기 -가상환경 내에 설치된 모듈 확인하기 pip freeze - flask 설치하기 pip ..