데싸 되기

from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import cross_val_score import numpy as np import pandas as pd GENDER_FILE_PATH = './datasets/gender.csv' # 데이터 셋을 가지고 온다 gender_df = pd.read_csv(GENDER_FILE_PATH) X = pd.get_dummies(gender_df.drop(['Gender'], axis=1)) # 입력 변수를 one-hot encode한다 y = gender_df[['Gender']].values.ravel() # 여기에 코드를 작성하세요 lr = LogisticReg..

** 틀린 사항 있으면 알려주세요 - 그래픽 카드의 부품 : GPU, 메모리, 쿨링 시스템, 다양한 입출력 포트 - GPU : GPU(그래픽 처리 장치) 컴퓨터에서 그래픽 관련 작업을 처리하는 데 사용되는 특수한 하드웨어 GPU는 대규모 병렬 처리를 위해 설계됨- 수천 개~수만 개의 코어를 가지고 동시에 많은 작업 처리 가능 그래픽 처리: 가장 일반적인 용도는 2D 및 3D 그래픽을 생성하고 처리하는 것입니다. 이는 게임, 영화 및 3D 모델링 소프트웨어와 같은 그래픽 집중적인 응용 프로그램에 중요합니다. 비디오 디코딩 및 인코딩: GPU는 비디오 파일을 디코딩하여 화면에 표시하거나 인코딩하여 비디오 파일을 생성하는 데 사용될 수 있습니다. 과학 및 계산 작업: GPU는 병렬 처리 능력이 뛰어나기 때문에..

정리 잘 된 참고 블로그가 있어서 태그: https://data-minggeul.tistory.com/11 f1-score 종류와 의미 (macro, weighted, micro) scikit-learn 의 classification_report 는 분류 모델의 예측 성능을 평가하기 위해 널리 활용된다. 이진 분류일 때는 주로 소수의 클래스에 해당하는 precision, recall, f1-score 를 중요하게 본다. 그래서 함께 data-minggeul.tistory.com F1 score를 계산하는 데는 Micro F1 외에도 Macro F1과 Weighted F1 같은 다른 방법들이 있습니다. 각 방법은 데이터의 특성과 평가의 목적에 따라 선택하여 사용할 수 있습니다. 1. Macro F1 Sco..

파이썬) nonlocal: 함수 바로 바깥 함수의 변수 값을 바로 사용 global: 함수 밖 글로벌 하게 쓰는 변수 값 사용하게 됨

설명 슬롯머신 투자를 최적화하기 위해 시작된 알고리즘 각 슬롯머신의 승률이 다르다는 경험적 사실을 바탕으로 시작. 각 슬롯머신마다 다른 reward를 고려했을 때, 1)어떤 슬롯을 2)어떤 순서로 당겨야 가장 많은 보상을 확보할 수 있는가 Exploration(탐색): 각 슬롯머신의 승률을 확인하는 과정 Exploitation(활용): 가장 높은 승률이 예상되는 슬롯머신을 선택해 arm(손잡이)를 당기는 과정 탐색-활용의 비율 조정에 따라 알고리즘이 나뉨 Epsilon-Greedy Softmax UCB(Upper Confidence Bound) Thompson Sampling 사용 예시 [개인화 추천 서비스에서 사용] 장점 1) 실제 환경에서 목표를 학습할 수 있음 MAB는 강화 학습 기반의 프레임워크로..

[자료구조] 데이터를 연산(읽/쓰기/삽입/삭제/탐색)하거나 저장하는 방법. 고려해야 하는 이유 구조에 따라 프로그램 실행시간을 단축하고 메모리 용량을 최소한으로 사용하며 연산을 수행하도록 해줌. 변수 a=5 5가 저장되어 있는 객체의 주소가 a(변수)에 저장됨 배열 A=[3,-1,5,7] A[0]는 3(객체) 가리킴 - 원소의 index로 접근 알고리즘 최대공약수(gcd) 계산 gcd(8,12) = max{1,2,4} = 4 def gcd(a,b): while a != 0 and b!= 0: if a>b: a=a-b else: b=b-a return a+b # a or b가 0 일 것 # gcd(2,100)인 경우, 50번이나 while문 반복해야함 def gcd(a,b): while a != 0 and..

[Stack] 한쪽만 뚫린 통안에 element 넣는 거라 생각하면 됨 (한쪽 막힌 queue). LIFO(Last In First Out), 후입선출. List 구조 사용하기 # list로 구현하기 stack = list() # 요소 추가시 append(x) stack.append(2) stack.append(1) # 삭제시 마지막 요소를 제거해야 하므로 pop(-1), del list[-1] del stack[-1] 백준 알고리즘: 9012번 (https://www.acmicpc.net/problem/9012) 괄호 문자열(Parenthesis String, PS)은 두 개의 괄호 기호인 ‘(’ 와 ‘)’ 만으로 구성되어 있는 문자열이다. 그 중에서 괄호의 모양이 바르게 구성된 문자열을 올바른 괄호 ..

[Queue] 빨대에 element 넣는 거라 생각하면 됨 선입선출 List 구조 사용하기 [- ] list 자료구조는 무작위 접근에 최적화된 자료구조임. 따라서, pop(x) 연산의 시간복잡도는 O(N)로 N이 커질수록 매우 느려짐. => queue 자료구조 구현시 list 자료구조 비추천 # list로 구현하기 queue = list() # 요소 추가시 append(x) queue.append(2) queue.append(1) # 삭제시 del list[index] or pop(index) or remove(element) del queue[1] queue.pop(0) Deque double-ended queue의 약자로 데이터를 양방향에서 추가 제거 가능한 자료구조임. [+] popleft(), a..

https://gaussian37.github.io/ml-concept-t_sne/

t - 분포 : 표본이 충분히 크지 않을 때(n 30이면 표본정규분포와 비슷해짐 (여기서 확률변수, T는 모평균 추정에 사용되는 추정 통계량) 참조: https://gaussian37.github.io/ml-concept-t_sne/