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Machine Learning 실습 (4)Machine Learning 2022. 7. 13. 10:54
1. 머신러닝 과정 - 1. 문제정의 : 프젝목적, 어떤 모델만들지?, 지도학습 vs 비지도학습, 자료조사 - 2. 데이터 수집 - 3. 데이터 전처리 : 분석 전에 깔끔하게 만들어 줌(이상치 제거, 결측치 처리) - 4. 탐색적 데이터 분석 : 컬럼(변수)간의 관계확인, 기술통계량 - 5. 모델 선택 및 학습 - 6. 모델 예측 및 평가 - 7. 모델을 가지고 서비스화(웹, 앱) 2. 목표 - 생존자/사망자 예측하는 모델을 만들어보자 - 머신러닝 모델 종류는 여러가지지만 tree모델 사용해보자 - 머신러닝 전체 과정을 체험해보자 - kaggle 경진대회에 참여해서 순위를 확인해보자 3. 데이터 수집 - kaggle 사이트로부터 train, test, submission다운로드 - train : 학습 시..
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Android 실습 (4)Android 2022. 7. 12. 17:18
1) 사진 촬영과 전화 연결이 가능하도록 만들어보겠습니다. package com.example.ex_0712; import androidx.appcompat.app.AppCompatActivity; import androidx.core.app.ActivityCompat; import androidx.core.content.ContextCompat; import android.Manifest; import android.content.Intent; import android.content.pm.PackageManager; import android.net.Uri; import android.os.Bundle; import android.provider.MediaStore; import android.vie..
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Android 실습 (3)Android 2022. 7. 12. 15:38
주사위 게임을 만들어보겠습니다. 동점인 경우 특정 문구가 휴대폰 하단에 뜨게 됩니다. package com.example.ex_0708; import androidx.appcompat.app.AppCompatActivity; import android.media.Image; import android.os.Bundle; import android.view.View; import android.widget.Button; import android.widget.ImageView; import android.widget.TextView; import android.widget.Toast; import java.util.Random; public class MainActivity6 extends AppCompa..
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Python 환경 구축Python 2022. 7. 12. 12:08
1. Anaconda Download Anaconda Anaconda | Anaconda Distribution Anaconda's open-source Distribution is the easiest way to perform Python/R data science and machine learning on a single machine. www.anaconda.com 2. Anaconda Install 3. Anaconda 실행 시작 > Anaconda3 (64-bit) > Jupyter Notebook (anaconda3)
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HTML / CSS 환경 구축HTML CSS 2022. 7. 12. 11:55
1. Visual Studio Code Download Visual Studio Code Download Visual Studio Code - Mac, Linux, Windows Visual Studio Code is free and available on your favorite platform - Linux, macOS, and Windows. Download Visual Studio Code to experience a redefined code editor, optimized for building and debugging modern web and cloud applications. code.visualstudio.com 2. Visual Studio Code Setting
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Machine Learning 실습 (3)Machine Learning 2022. 7. 12. 11:41
1.4 판다스 객체에 대해서 복잡한 처리가 요구될때 : apply() 불필요한 문자열을 제거해보가 : 문자열 전처리 # 복잡한 처리 기능을 담은 함수와 판다스 객체를 연결하는 apply() def str_print(s): """문자열을 출력하는 기능을 함""" print(s) df = pd.DataFrame({'name':['유찬','우담','다연','혜주','원표'],'age':[24,26,27,20,29]}) df.apply(str_print, axis = 0) # axis = 0행방향, 열단위처리 / 1 열방향, 행단위처리 # 불필요한 문자 : (이모티콘), ㅜ, ㅠ 제거 # 사용자 정의 함수 def txt_prepro(s): if ('(이모티콘)' in s) or ('ㅜ' in s) or ('ㅠ'..
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Machine Learning 실습 (2)Machine Learning 2022. 7. 12. 11:15
ai_class['name'].value_counts() # ai_class.loc[:,'name'] # ai_class.iloc[:,2] ai_class['name'].value_counts()[:10] temp = ai_class['name'].value_counts() # 불리언 인덱싱 - True, False 값을 가지고 인덱싱, 슬라이싱 하는 방법 temp[temp>=2] # 막대 그리프 그려보기 # plt.bar() x = temp.index y = temp.values plt.figure(figsize = (10, 5)) plt.bar(x,y, color = 'pink') plt.xlabel('보낸사람') plt.ylabel('보낸횟수') plt.title('IoT 카톡 대답봇') plt.s..