본문 바로가기

분류 전체보기80

머신러닝 - 차원 축소와 PCA (3) 이번 포스팅은 PCA에 관한 마지막 포스팅으로, PCA를 통해 분류를 해보도록 하겠다. 그리고 깜빡하고 저번 포스팅에도 명시를 하지 않은 것 같은데, 포스팅에서 다루는 내용의 출처는 수업시간에 배우는 소위 도마뱀책이라고 불리는 hands-on machine learning 이라는 책이다. 그리고 코드의 출처 또한 책과 이어지는 Github 이다. https://github.com/tuitet/Hands-On-Machine-Learning-with-Scikit-Learn-Keras-and-TensorFlow-3rd-Edition GitHub - tuitet/Hands-On-Machine-Learning-with-Scikit-Learn-Keras-and-TensorFlow-3rd-Edition: A seri.. 2023. 4. 15.
머신러닝 - 차원 축소와 PCA (2) 저번 포스팅에서 차원 축소와 그 기법 중 하나인 PCA에 대해서 정리했다. 이번엔 PCA를 직접 해보면서 더 감을 잡아보도록 하겠다. R과 파이썬 모두 PCA를 진행할 수는 있는데 우선 파이썬으로 진행하고 간단하게 정리해보려고 한다. 우선 실습을 위해 다음 패키지들을 import 해줘야 한다. PCA는 대부분의 기능이 그렇듯 싸이킷런에서 제공해주고 있다. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 from pathlib import Path import numpy as np import pandas as pd from sklearn.decomposition import PCA from sklearn import preprocessing import matplotlib.pylab as plt import dmb.. 2023. 4. 14.
머신러닝 - 차원 축소와 PCA (1) 오늘은 머신 러닝에서 중요한 개념인 차원 축소와, 차원 축소를 진행하는 방법인 PCA와 LDA에 대해 간단하게 정리해보도록 하겠다. 학교에서 배운 내용을 토대로 작성하기 때문에 사소한 오류들이 있을 수 있다. 또한 출처 표시가 없는 자료들은 모두 학교 수업 자료이며, 수업 자료는 다음 책들이 원본이다. Data Mining for Business Analytics: Concepts, Techniques and Applications in Python Data Mining for Business Analytics: Concepts, Techniques, and Applications in R 저자 Shmueli, Galit , Patel, Nitin R. , Bruce, Peter C. 차원 축소와 그 필.. 2023. 4. 12.
파이썬 - 단순 계산하는 과제 함수 선언해서 쉽게 해결하기 학교 수업을 듣는데 교수님께서 과제를 내주셨는데 과제의 내용이 다소 황당했다. 어렵진 않지만 정말 귀찮은 계산을 시키신 것인데, 동기들의 말로는 하다가 손가락이 부러지는 줄 알았다고 하여 나는 애초에 계산기 두들겨 가면서 푸는 건 포기해버렸다. 대신 주피터랩을 켜서 파이썬 코드를 작성하여 10분만에 풀 수 있었다. 어려운 작업은 아니었지만, 코드를 공유해보고자 한다. (본 포스팅에서 사용한 자료는 학교에서 배운 수업자료이고, 수업자료의 출처는 다음과 같습니다. R. L. Francis and J. A. White, 1974, Facility Layout and Location: An Analytical Approach, Prentice-Hall S. Chopra and P. Meindl, 2001, Su.. 2023. 4. 12.
SQL - 기초적인 함수 사용해보기 (3) - 함수 이번 포스팅에선 SQL의 산술 함수와 문자열 함수, 날짜 함수에 대해서 정리해보려고 한다. 1) 산술 함수 SQL에도 수치를 계산하기 위한 산술 함수들이 존재한다. 파이썬, R과 크게 다르지는 않아서 공부하는 데에 어려움은 없는 것 같다. 우선 테스트를 위해 아래와 같은 테이블 하나를 만들어주었다. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 create table SampleMath (m numeric (10,3), n integer, p integer); insert into SampleMath(m, n, p) values (500, 0, NULL); insert into SampleMath(m, n, p) values (-180, 0, NULL); insert into Sa.. 2023. 4. 1.
SQL - 기초적인 함수 사용해보기 (2) - 뷰, 서브쿼리 오늘은 뷰와 서브쿼리에 대해 간단하게 배운 내용을 정리해보고자 한다. 뷰와 서브쿼리 뷰는 테이블에서 여러 쿼리를 이용해 보고 싶은 자료를 만들었을 때, 그 자료를 저장하고 싶을 때 사용하는 것이다. 근본적으로 테이블과 같은 역할을 하는데, 뷰는 실제 데이터를 저장하고 있는 것이 아닌 쿼리를 저장하고 있기 때문에 저장용량 면에서 차이가 아주 크다. 1편에서 살펴본 기본 함수들로 원하는 자료를 뽑아볼 수 있지만, 그건 일회용적인 측면이 강하다. 자주 사용하는 쿼리를 매번 작성하지 않고 뷰로 저장하면 아주 유용하게 사용할 수 있게 된다. 1 2 3 4 5 create view GoodSum (goods_classify, cnt_goods) as select goods_classify, count(*) from.. 2023. 3. 24.

티스토리툴바