이제 데이터 공부 안하는 블로그

문자열 삽입 (join) abcd 문자열 각각 문자 사이에 , 를 넣어준다. join 함수는 리스트나 튜플도 입력으로 사용할 수 있다. 문자열 나누기 (split) a.split()처럼 괄호 안에 아무 값도 넣지 않으면 공백(스페이스, 탭, 엔터 등)을 기준으로 문자열을 나누어 준다. 만약 b.split(':')처럼 괄호 안에 특정값이 있으면 그것을 기준으로 문자열을 나눠준다. 문자열 바꾸기 (replace) replace(기존 문자열, 바꿀 문자열) 로 입력하면 특정값을 다른 값으로 바꿔준다. 소문자를 대문자로 바꾸기 (upper) 대문자를 소문자로 바꾸기 (lower) 왼쪽 공백 지우기 (Istrip) 오른쪽 공백 지우기(rstrip) 양쪽 공백 지우기(strip) 참고자료 : https://wiki..

제가 '파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝' 읽고 정리한 내용입니다. 선형회귀(Linear Regression) 집 가격을 예측하는 머신러닝 알고리즘을 만든다고 가정해보자. 우리에게는 집의 크기와 가격정보가 있다. 이 정보를 가지고 모델을 학습시켜서 이후에 모델이 집 크기만 보고도 가격을 예측할 수 있게 만들려고 한다. 어떻게 이것을 할 수 있을까? 여러가지 방법이 있는데 그 중 가장 단순하고 대표적인 알고리즘으로는 선형회귀(Linear Regression) 가 있다. 선형회귀는 데이터에서 가장 잘 맞는 하나의 선을 찾아내는 것이다. 아래 그림에서 동그라미 점들은 데이터이고, 그 점들을 가장 잘 대변해주는 하나의 선을 찾아서 그리는 것이 선형회귀 모델의 목표인 것이다. 최적선을 찾아내기 위해 다양한 함수..

최댓값, 최솟값 구하기 max() 메소드와 min() 메소드를 사용하면 numpy array의 최댓값과 최솟값을 구할 수 있다. [in]: import numpy as np array1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] print(array1.max()) # 최댓값 구하기 print(array1.min()) # 최솟값 구하기 [Out]: 7 1 평균값 구하기 mean() 메소드를 사용하면 numpy array의 평균값을 구할 수 있다. [in]: import numpy as np array1 = np.array([1, 2, 3] print(array1.mean()) # 평균값 구하기 [Out]: 2 중앙값 구하기 median() 메소드를 사용하면 중간값을 구할 수 있다. (med..

오늘은 클래스를 사용하는 문제가 나왔다. 예전에 클래스 공부하면서 정리한 노트를 보면서 다시 복습을 해봤다. (손으로 쓴 건 글씨체 나만 알아볼 수 있다) 클래스와 인스턴스 만들기 아래는 클래스 인스턴스 객체를 생성한 예이다. 인스턴스 객체를 생성할 때는 내가 위에서 만든 클래스이름을 써주고 뒤에 괄호 쓰고, 괄호안에 self를 제외한 이름과 나이를 써서 만들어 준다. 클래스 상속과 다중상속 마치 부모가 자식에게 상속해주듯이 클래스도 상속을 할 수 있다. 상속을 해주는 클래스가 부모클래스가 되고 상속을 받는 클래스가 자식클래스가 된다. 공통되는 부분의 코드를 중복으로 적지 않기 위해서 클래스를 재활용하는 개념이라고 보면 된다. 자식클래스는 부모클래스로부터 모든 속성과 메소드를 상속받을 수 있다. 다중상속..

제가 '파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝' 읽고 정리한 내용입니다. K -Nearest Neighbors 데이터를 분류할 수 있는 가장 간단한 머신러닝 알고리즘 중 하나다. 분류문제(KNeighborsClassifier 사용)와 회귀문제(KNeighborsRegressor 사용) 모두에 적용할 수 있는 알고리즘이다. 새로운 데이터 포인트에 대해 예측할 때 알고리즘이 훈련 데이터셋에서 가장 가까운 데이터 포인트, 즉 'Nearest Neighbor'를 찾아준다. 여기서 k는 데이터 포인트 개수를 말하는데 임의로 지정할 수 있다. k를 3으로 지정하면 세 개의 최근접 이웃을 찾아준다. 아래에서처럼n_neighbors=3 으로 k를 3으로 지정해주면 가장 가까운 이웃을 3개 찾은 다음에 그 중에 숫자가 제일..

제가 '파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝' 읽고 정리한 내용입니다. Chapter 2 지도학습 지도학습이라는 것은 예를 들어 고양이과 강아지를 구분할 수 있게 컴퓨터(머신러닝 모델)를 훈련시킨다고 할 때, 이 컴퓨터(모델)이 일단 어떻게 생긴게 강아지고 어떻게 생긴게 고양인지 전혀 모를테니까 먼저 고양이랑 강아지 사진을 여러 개 주고 '이렇게 생긴 놈은 고양이다.' 또는 '이렇게 생긴 놈은 강아지다.' 라고 알려주면서 학습하게 하는 방법이다. 여기서 강아지, 고양이 사진을 주는 것은 입력 데이터고, 이렇게 생긴게 강아지고, 이렇게 생긴게 고양이다 하고 알려주는 것은 출력데이터라고 볼 수 있다. 우리의 목표는 이렇게 입력/출력 데이터로 모델을 훈련시켜서 이전에 본적 없는 새로운 고양이 or 강아지 사진을..

sep 은 구분자 역할을 한다. sep 을 '/' 로 설정해 두면 년도, 월, 날 사이에 '/'가 끼워져서 출력된다. end는 줄바꿈을 하지 않게 해주는 역할을 한다. 그 뒤의 값이 바로 이어서 출력된다.

딕셔너리는 데이터를 연관지어 배열의 형태로 저장하는 자료구조다. ex) student = {"a": "김모모", "b" : "고영희", "c" : "박짱구"} 이렇게 생겼다. 대괄호안에 key값 : value 값을 짝지어서 써 준다. 딕셔너리는 순서로 저장되지 않기 때문에 인덱싱이 불가능하다. 대신 key 값으로 value 값 을 추출할 수 있다. 예를 들어 studnet["a] 를 입력하면 김모모 라는 value 값을 얻을 수 있다. 같은 이름의 key값을 가질 수 없고 중복 key값이 들어오면 기존 값이 삭제 된다. 파이썬 100제 문제를 풀어보았다. #문제 8 : 아래와 같은 딕셔너리를 만들었다. 출력값은? >>> d = {'height':180,'weight':78,'weight':84,'temp..