전체 글 썸네일형 리스트형 [SQL] 기본 사용 - USE, SELECT, WHERE 및 기본 연산자 SQL_TIL_for Data Analysis USE select select distinct where orderby Like In Between Isnull USE 사용할 데이터베이스를 가져올때 사용한다. SELECT * FROM database table database tabledptj 확인할 결과셋을 출력할 statement *= all columns SELECT distinct SELECT DISTINCT 구분되는 값 하나만 return 한다. WHERE WHERE 절은 검색할 필터 역할 부분, 즉 조건절 WHRER NOT 칼럼 명에서 A 를 제외한 데이터들을 가져온다. select * from "테이블 명" where not "칼럼 명" = "A"; IS NULL :: NULL 인 경우 IS.. 더보기 [SQL] SQL 기본 개념 SQL (Structured Query Language) 구조화된 질의 언어 MySQL과 같은 DBMS의 개념은 1973년 에드거 프랭크 커드라는 학자가 최초 이론 정립 함. 국제표준화기구에서 SQL에 대한 표준을 정함 표준 SQL을 사용 각 회사의 SQL들은 표준SQL을 최대한 따르고 있지만 각자 제품의 특성을 반형한 SQL을 사용함. Database(DB) 데이터의 집합 DBMS (Database Management System) 데이터베이스를 관리하고 운영하는 소프트웨어 데이터베이스는 여러명의 사용자나 응용 프로그램과 공유하고 동시에 접근이 가능해야해서 DBMS로 이용함. (엑셀은 대용량 데이터 관리하거나 여러사용자와 공유하는 개념과 거리가 있어서 DBMS가아님) 종류: MySQL (Oracle |.. 더보기 [혼공단7기] 혼자공부하는머신+딥러닝 회고 몇개월간 AI 부트캠프로 머신러닝과 딥러닝을 배우고 뭔가 알겠는데 속이 비어있는 껍데기 같은 느낌이 들었었다. 그래서 뭐든 자신 없고 그래서 이력서도 몇달째 잡고 있었다. 너무 거짓말 하고 있는 느낌이었고. 그래서 다시 공부를 다지는것이 좋겠다 싶어서 혼공단에 지원했었다. 책을 보면서 혼자 공부하고 필요한 미션을 주지만 적당히 느슨해서 다른 업무와 같이 병행하는데 어렵지 않았다. 그리고 웬걸... 내가 공중에 떠있는 지식 같았던 머신러닝과 딥러닝 그리고 코드의 이해에 있어서 몇개월간 울면서 배웠던 그때보다 더 단단하게 속을 채워주었다. 나에게 너무 필요했던 내용들이 책에 세심하게 들어있었다. 아주 처음 접하는 내용이라면 한빛미디어에서 참고로 보여주는 유투브 내용을 보면서 진행하면 된다. [완결] 혼자 공.. 더보기 [혼공단7기] 혼공머신 6주차 미션 기본미션 Ch.07(07-1) 확인 문제 풀고, 풀이 과정 정리하기 1. 어떤 인공 신경망의 입력 특성이 100개이고 밀집층에 있는 뉴런 개수가 10개일때 필요한 모델 파라미터의 개수는 몇개인가요? >>1,010개 (입력 특성 x 뉴런 개수 ) + 뉴런 개수(뉴런마다 1개의 절편이 있기 때문에) 2. 케라스의 Dense클래스를 사용해 신경망의 출력층을 만들려고 합니다. 이 신경망이 이진분류 모델이라면 activation매개 변수에 어떤 활성화 함수를 지정해야 하나요? >> sigmoid 함수 : binary classifier 함수로 자주 쓰인다, 0~1사이의 값을 가지며, 0을 기준으로 양수를 가지면, 0.5보다 커지고 음수를 가지면 0.5보다 작아진다. - Softmax : Sigmoid 함수와 유사.. 더보기 [혼공단7기] 혼공머신 5주차 미션 기본미션 k-평균 알고리즘 작동 방식 설명하기 k-평균 알고리즘(K-means Algorithm) 은 처음에는 랜덤하게 클러스터 중심을 선택하고 점차 가장 가까운 샘플의 중심으로 이동한다. 작동방식은 1. 무작위로 k개의 클러스터 중심을 정한다. 2. 각 샘플에서 가장 가까운 클러스터 중심을 찾아 해당 클러스터의 샘플로 지정한다. 3. 클러스터에 속한 샘플의 평균값으로 클러스터 중심을 변경한다. 4. 클러스터 중심에 변화가 없을 때까지 가장 가까운 클러스터 중심을 찾는 2번으로 돌아가 반복한다. 선택미션 Ch.06(06-3) 확인 문제 풀고, 풀이 과정 정리하기 더보기 [혼공단7기] 혼공머신 4주차 미션 기본미션 4주차 Chapter 05 교차 검증을 그림으로 설명하기 교차검증 (Cross-Valisation) : 검증세트를 떼어 내어 평가하는 과정을 여러번 반복하여 이 점수를 평균하고 최종 검증 점수를 얻는다. 이는 안정적인 검증 점수를 얻고 훈련에 더 많은 데이터를 사용 할 수 있다. 1. Hold-out Cross-validation(CV) 2. k-fold Ccross-validation(CV) 1. Hold-out Cross-validation 데이터를 훈련/검증/테스트 세트로 나누어 학습을 진행. 2. k-fold cross-validation 교차검증을 하기 위해서 데이터를 k개로 등분, k개의 집합에서 k-1 개의 부분집합을 훈련에 사용하고 나머지 부분집합을 테스트 데이터로 검증하는 방법 .. 더보기 [혼공단7기] 혼공머신 3주차 미션 기본미션 Ch. 04(04-1) 2번 문제 풀고, 풀이 과정 설명하기 로지스틱 회귀가 이진 분류에서 확률을 출력하기 위해 사용하는 함수는 무엇인가요?시그모이드함수 :선형 방정식의 출력을 0에서 1사이의 값으로 압축하며 이진 분류를 위해 사용한다. 따라서 값이 무한하게 큰 음수일 경우 0에 가깝게 되고 무한하게 큰 양수가 될때는 1에 가까운 값이 된다. 이는 로지스틱 회귀가 이진 분류에서 확률을 출력하기 위해 사용하는 함수 라고 볼 수 있다. (0.5보다 작으면 음수이다) 선택미션 Ch.04(04-2) 과대적합/과소적합 손코딩 코랩 화면 캡쳐하기 더보기 [혼공단7기] 혼공머신 2주차 미션 기본미션 1. 2주차 혼공머신 코랩 2. Chapter 03 Ch. 03(03-1) 2번 문제 출력 그래프 인증샷 # k최근접회귀 모듈 knr = KNeighborsRegressor() # x좌표 (5에서 45까지 농어 길이) x = np.arange(5, 45).reshape(-1,1) # n = 1, 5, 10 (k값 변경) for n in [1, 5, 10]: # 모델 학습 knr.n_neighbors = n knr.fit(train_input, train_target) # x 좌표 범위 만큼 예측 prediction = knr.predict(x) # 그래프 그리기 plt.scatter(train_input, train_target) plt.plot(x, prediction) plt.title(f'.. 더보기 이전 1 2 3 4 5 6 ··· 13 다음
