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matplotlib Graph 2020. 12. 8.
%matplotlib inline # 주피터 노트북의 매직 명령 hist() Method는 matplotlib을 사용하고 결국 화면에 그래프를 그리기 위해 사용자 컴퓨터의 그래픽 백엔드를 필요로 한다. 그래서 그래프를 그리기 전에 matplotlib이 사용할 백엔드를 지정해줘야 한다. 주피터의 매직 명령 %matplotlib inline을 사용하면 편리하다. 이 명령은 matplotlib이 주피터 자체의 백엔드를 사용하도록 설정한다. 그러면 그래프는 노트북 안에 그려지게 된다. 주피터 노트북에서 그래프를 그릴 때 show() Method를 호출하는 것은 선택 사항이다. 주피터는 셀이 실행될 때 자동으로 그래프를 그려준다. 2020. 12. 8.
info( ) Method info( ) Method는 데이터에 대한 간략한 설명과 특히 전체 행 수, 각 특성의 데이터 타입과 null이 아닌 값의 개수를 확인하는 데 유용하다. 2020. 12. 8.
Chapter 1. 한눈에 보는 ML 1. 머신러닝을 어떻게 정의하는가? 머신러닝은 데이터로부터 학습할 수 있는 시스템을 만드는 것. 학습이란 어떤 작업에서 주어진 성능 지표가 더 나아지는 것을 의미 2. 머신러닝이 도움을 줄 수 있는 문제 유형은? 명확한 해결책이 없는 복잡한 문제, 수작업으로 만든 긴 규칙 리스트를 대체하는 경우, 변화하는 환경에 적응하는 시스템을 만드는 경우, 사람에게 통찰을 제공해야 하는 경우에 도움을 줄 수 있다 3. 레이블된 훈련 세트란? 레이블된 훈련 세트는 각 샘플에 대해 원하는 레이블을 담고 있는 훈련 세트이다 4. 가장 널리 사용되는 지도 학습 작업 두 가지는? 회귀와 분류 5. 보편적인 비지도 학습 작업 네 가지는? 보편적인 비지도 학습 문제는 군집, 시각화, 차원 축소, 연관 규칙 학습 6. 사전 정보가.. 2020. 12. 7.
지하에서 쓴 수기 - Фёдор Миха́йлович Достое́вский 쾌감에서 얻는 그 미묘함을 이해하지 못하는 신경이 둔한 사람에 관해 차분히 얘기해보자. 이런 사람은 어떤 때는 황소처럼 무지막지하게 돌진해서 대단하다는 명성을 얻을 때도ㅛ 있지만, 내가 이미 말했듯, 불가능의 벽에 부딪히면 곧바로 굴복한다. 그 벽이 돌벽을 의미할까? 그렇다면 어떤 돌벽일까? 그 돌벽이란 당연히 자연법칙, 자연과학의 결론, 수학을 일컫는다. 예를 들어, 인간이 원숭이에게서 진화되었다는 설이 증명된다면, 우리는 눈살을 찌푸려야 할 이유가 전혀 없다. 우리는 증명된 바를 그대로 받아들여야 하기 때문이다. 자기 피 한방울이 자기와 유사한 자들의 피 십만 방울보다 귀중하다는 결론에 의거해, 소위 선행이나 의무가 무엇인지, 헛소리나 편견이 무엇인지 증명해낸다면, 그것을 있는 그대로 수용해야만 한다.. 2020. 12. 7.
노인과 바다 - Ernest Miller Hemingway 노인은 주저없이 그렇게 했다. 어두운데서 이런 일을 하기란 결코 쉽지가 않았다. 한 번은 고기가 푸득거리는 통에 얼굴을 처박고 넘어졌는데, 그만 눈 아래가 찢기고 말았다. 피가 조금 뺨을 타고 흘렀다. 그러나 피는 턱까지 내려오기도 전에 응고되고 말았다. 노인은 이물 쪽으로 돌아가서 뱃전에 기대어 쉬었다. 노인은 부대를 잘 조정하면서 낚싯줄을 조심스레 옮겼다. 지금까지 걸치고 있던 어깨 부위에서 다른 곳으로 옮겨 메고는 그 자리에다 다시 줄을 고정시켰다. 고기가 끄는 힘을 조심스레 감지해 보며 손을 물에 담가서 배의 속력을 알아 보기도 했다. 고기가 무엇 때문에 갑자기 요동을 쳤을까 하고 노인은 생각해 보았다. 틀림없이 낚싯줄이 그 커다란 잔등 위를 스쳤을 거야. 하지만 아무리 그래도 녀석의 등이 내 등.. 2020. 12. 7.
목요일엔 떡볶이를 - 문이소 할머니가 인생의 매운맛 좀 봐라― 하면, 나는 맛은 보이지 않습니다만― 하고 대답해야지. 매운 치즈 떡볶이를 만드는 법을 검색하다가 그만 두었다. 나는 틀릴 줄 알아야 하니까, 용감하게 틀릴 자유를 누리기로 했다. 2020. 12. 7.
두 도시 이야기 - Charles John Huffam Dickens 이런 점에서 은행은 국가와 아주 비슷했다. 영국에서는 오랫동안 반대가 극심해서 오히려 더욱 존중받아 온 법률이나 관습을 개선하자고 제안하는 아들의 상속권을 박탈하는 일이 종종 있었다. 2020. 12. 7.
iloc, loc Function DataFrame에서 특정 행, 열을 선택하는 방법 loc: Label이나 조건 표현으로 indexing 하는 방법 - loc['A'] : A행만 선택 - loc[['A', 'B']] : A, B 행 선택 - loc[['A', 'B'], 0:5] : A, B 행과 5개 열 선택 * '1'열에 'D' 행만 indexing하고 싶은 경우 - data[data['1'] == 'D'] *조회된 D행에서 특정(예: '8') 열 조회 - data[data['1'] == 'D', '8'] iloc: 행 또는 열을 숫자로 위치를 나타내서 indexing 하는 방법 - iloc[0] : 첫번째 행만 선책 - iloc[-1] : 마지막 행만 선택 - iloc[:, 0] : 첫번째 열만 선택 - iloc[:, -1] : 마.. 2020. 12. 7.
Scaling 종류 Scikit-learn에서 제공되는 기능 #아래와 같은 수식으로 사용 from sklearn.preprocessing import StandardScaler Scaling 종류 1. StandardScaler: 기본, 평균과 표준편차 사용 2. MinMaxScaler: 최대/최소값이 각각 1, 0이 되도록 함 3. MaxAbsScaler: 최대절대값과 0이 각각 1, 0이 되도록 함 4. RobustScaler: Median과 IQR(Interquartile Range) 사용, Outlier 영향 최소화 *IQR(Interquartile Range): 25%와 75%의 값들을 다룸 - 평균을 제거하고 data를 단위 분산으로 조정 - 이상치가 있다면 평균과 표준편차에 영향을 미쳐 변환된 data의 확산은.. 2020. 12. 6.
레디메이드 인생 - 채만식 "무얼 먹고 헌신적으로 그런 사업을 합니까……? 먹을 것이 있어서 그런 농촌사업이라도 할 신세라면 이렇게 취직을 못 해서 애를 쓰겠습니까?" "허! 그게 안 된 생각이야……자기가 먹고 살 재산이 있으면서 사회를 위해서 일도 아니하고 번들번들 논다는 것은 그것은 타락된 생각이야." P는 K사장이 억담을 내세우는 것을 보고 속으로 싱그레니 웃었다. "그렇지만 지금 조선 농촌에서는 문맹퇴치니 생활개선이니 합네하고 손끝이 하―얀 대학이나 전문학교 졸업생들이 몰려오는 것을 그다지 반겨하기는커녕 머릿살을 랗을 것입니다……농민이 우매하다든지 문화가 뒤떨어졌다든지 또 생활이 비참한 것의 근본원인이 기역 니은을 모른다든가 생활개선을 할 줄 몰라서 그런 것이 아니니까요. 그리고 조선의 지식 청년들이 모두 그런 인도주의자가.. 2020. 12. 4.
지하에서 쓴 수기 - Фёдор Миха́йлович Достое́вский 나의 설명을 들어보라. 쾌감이 찾아오는 시기는, 굴욕적인 자신의 존재를 잔인할 정도로 의식할 때였고, 막다른 벽에 부딪칠 때였고, 앞이 꽉 막혔는데 빠져나갈 탈출구가 딱히 없을 때였고, 탈출구가 없는 상태에서 다른 무엇이 되려야 도저히 될 수 없을 때였고, 무엇이든 다른 것이 되어보겠다는 믿음과 여유가 아직 남아 있다 해도 나 자신이 딴사람이 될 의향이 전혀 없을 때였고, 다른 무엇이 되길 바란다 하더라도 변신할 만한 대상이 실질적으로 전혀 없어서 그냥 두 손 놓고 멍하니 있을 때였다. 그런데 궁극적인 요체는, 강해진 의식의 기본법칙에 따라, 이 법칙에서 파생된 타성에 따라 그 모든 쾌감이 찾아오기 때문에 막상 어떠한 변신도 이루어지지 않을 뿐 아니라 우리로서는 할 수 있는 게 아무것도 없다는 것이다. .. 2020. 12. 4.
재회 - 정소연 "그건 정말 바보 같은 걱정이었네. 사람을 구할 가회가 그렇게 쉽게 올 줄 알았어?" 2020. 12. 4.
목 늘어난 티셔츠가 지저분해 보이지 않는 이유 - 수수진@project158_ 하루 허락되는 쉼이 얼마나 소중한 것인지를, 눈을 딱 뜨면 펼쳐지는 하루가 오롯이 내것이라는 사실이 이토록 새롭고 감격스럽다. 다리에 이불을 돌돌 말고 일분 일초를 찬찬히 맛본다. 이렇게 시간이 달았나? 그동안 왜 이 맛을 모르고 살았나. 2020. 12. 4.
Offline Learning & Online Learning Offline Learning 배치 학습에서는 시스템이 점진적으로 학습할 수 없다. 가용한 데이터를 모두 사용해 훈련시켜야 한다. 일반적으로 이 방식은 시간과 자원을 많이 소모하므로 보통 오프라인에서 수행된다. 먼저 시스템을 훈련시키고 그런 다음 제품 시스템에 적용하면 더 이상의 학습 없이 실행된다. 즉, 학습한 것을 단지 적용만 한다. Online Learning 데이터를 순차적으로 한 개씩 또는 미니배치라 부르는 작은 묶음 단위로 주입하여 시스템을 훈련시킨다. 매 학습 단계가 빠르고 비용이 적게 들어 시스템은 데이터가 도착하는 대로 즉시 학습할 수 있다. 온라인 학습은 연속적으로 데이터를 받고 빠른 변화에 스스로 적응해야하는 시스템에 적합하다. 온라인 학습 시스템이 새로운 데이터 샘플을 학습하면 학습.. 2020. 12. 4.

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