전체 글 (38) 썸네일형 리스트형 windows cmd 명령 프롬프트란?windows 운영 체제에서 명령 프롬프트는 windows 그래픽 UI(User Interface)를 통해 텍스트 기반 사용자 인터페이스 화면의 입력 필드를 emulate(모방)하는 프로그램이다. windows에서 PowerShell과 함께 사용되는 CLI(Command Line Interface)이다. windows의 기본적인 명령어를 실행하고, 간단한 script를 실행하는데 사용된다. windows의 가장 기본적인 CLI이며, PowerShell에 비해 제한된 기능을 가진다. 명령어 인터페이스는 텍스트 터미널을 통해 사용자와 컴퓨터가 상호 작용하는 방식이다. prompt란?prompt는 사용자에게 특정 작업을 수행하도록 지시하는 역할을 수행하는 시그널을 가르킨다.CLI 환경에서는.. OpenCV opencv란?실시간 컴퓨터 비전을 목적으로 한 프로그래밍 라이브러리 1. OpenCV를 통한 image 다루기(읽고 쓰기)cv2와 관련된 함수cv2.imreadcv2.imshow: 이미지를 보여줌cv2.imwriteimage 저장시 사용cv2.imwrite(file_name_str, img)file_name_str: 저장될 file의 path를 나타내는 문자열img: 저장할 img의 ndarray객체추가적으로 다루는 함수와 라이브러리skimage: scikit-image skimage는 대표적인 image processing library로 sci-kit 계열의 패키지 skimage.data: 기본으로 처리할 이미지 데이터들을 가지고 있는 모듈 from skimage import data#from sk.. Numpy 파이썬 생태계에서 과학적 계산의 기본이 되는 라이브러리다차원 배열인 ndarray 객체를 중심으로 고성능 수치 계산을 지원numpy 생성 및 초기화, 기본조작1. ndarray 생성하기(=tensor생성하기) np.array(seq, [dtype])list나 tuple등의 sequence 객체로부터 ndarray생성dtypefloat64uint8t = (1,2,3,4,5,6)a = np.array(t)print(type(t))print(type(a)) class 'tuple'>class 'numpy.ndarray'> 2. ndarray의 대표적인 attributesprint(a.ndim) # num of dimensionsprint(a.shape) # 각 축의 요소의 수를 가진 tuple반환.. NFLT No Free Lunch Theorems: 특정한 문제에 최적화된 알고리즘은 다른 문제들에서는 오히려 성능이 떨어진다. 머신러닝에 너무 많은 것을 바라지 말자.예를 들어, 강아지 3품종을 분류하도록 최적화한 머신러닝 모델에 5품종을 포함한 데이터를 주고 제대로 분류하길 바라는 것은 'no free lunch'이론이 말하는 대로 헛된 기대이다. 핸즈온 머신러닝 3판 2장(3) 모델 선택과 훈련선형 회귀 모델 훈련from sklearn.linear_model import LinearRegression 평가교차 검증으로 평가'train_test_split' 함수를 사용하면 훈련 세트를 더 작은 훈련 세트와 검증 세트로 나눈 다음 더 작은 훈련 세트에서 모델을 훈련시키고 검증 세트에서 모델을 평가할 수 있다.사이킷런의 k-폴드 교차 검증. 10개의 서브셋으로 랜덤으로 분할사이킷런의 교차 검증은 scoring 매개변수에 낮을수록 좋은 비용함수가 아니라 클수록 좋은 효용함수를 기대한다. 그래서 'neg_mean_squared_error'함수는 rmse의 음숫값을 출력한다. 따라서 rmse를 얻기 위해 마이너스 부호를 추가해준다.from sklearn.model_selection imp.. sklearn, pandas, numpy, matplotlib 사이킷런(sklearn)이란?scikit-learn: 파이썬 기반의 머신러닝 라이브러리import sklearn pandas란? 파이썬 기반 데이터 분석 라이브러리행과 열을 가지는 2차원 데이터 분석import pandas as pdmatplotlib란?파이썬 기반 데이터를 시각화해주는 라이브러리import matplotlib.pyplot as pltnumpy란?파이썬 기반 과학 연산을 하기 위한 가장 기본적인 패키지 중 하나.대규모 다차원 배열을 쉽게 처리할 수 있도록 하는 라이브러리import numpy as np 핸즈온 머신러닝 3판 2장(2) 본 글은 핸즈온 머신러닝 3판 2.5절부터 시작한다. 머신러닝 알고리즘을 위한 데이터 준비drop(): 데이터 복사본을 만들어 반환하며 start_train_set에 영향을 주지 않음.housing=start_train_set.drop('median_house_value', axis=1)housing_labels=start_train_set['median_house_value'].copy() 데이터 정제대부분의 머신러닝 알고리즘은 누락된 특성을 다루지 못하므로 함수를 이용해 처리한다.해당 구역 제거전체 특성 삭제누락된 값을 어떤 값으로 채운다.(0, 평균, 중간값) -> 대체pandas 데이터프레임의 'dropna()', 'drop()', 'fillna()' 메서드를 이용해 위 작업을 수행할 수 있다.h.. 핸즈온 머신러닝 3판 2장(1) 2장에서 나오는 코딩을 실제로 실행해볼 것이다. https://github.com/rickiepark/handson-ml3의 주피터 노트북 저장소" data-og-description="의 주피터 노트북 저장소. Contribute to rickiepark/handson-ml3 development by creating an account on GitHub." data-og-host="github.com" data-og-source-url="https://github.com/rickiepark/handson-ml3" data-og-url="https://github.com/rickiepark/handson-ml3" data-og-image="https://scrap.kakaocdn.net/dn/AAag1.. 이전 1 2 3 4 5 다음
