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A.I
캐글 따라해보기¶ conda install -c conda-forge xgboost conda install -c conda-forge lightgbm conda install -c conda-forge missingno In [1]: import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline %config InlineBackend.figure_format = 'retina' In [3]: # 필요한 라이브러리 import import warnings warnings.filterwarnings("ignore") import os from os.path import join import pandas as pd import numpy as np import missingno ..
파이썬 문법¶ In [3]: import time start = time.time() # 시작 시간 저장 a = 1 for i in range(100): a += 1 # 작업 코드 print("time :", time.time() - start) # 결과는 '초' 단위 입니다. time : 0.0005440711975097656 for문¶ In [4]: my_list = ['a','b','c','d'] for i in my_list: print("값 : ", i) 값 : a 값 : b 값 : c 값 : d In [5]: # 리스트, 문자열, 튜플 등이 있는 경우 순서와 리스트의 값을 함께 반환 my_list = ['a'..
shate-programming.tistory.com/20
플레이리스트 곡 추천 시스템 만들기¶ 1. 목표¶ 추천시스템의 개념과 목적을 이해한다. Implicit 라이브러리를 활용하여 Matrix Factorization(이하 MF) 기반의 추천 모델을 만들어 본다. 음악 감상 기록을 활용하여 비슷한 아티스트를 찾고 아티스트를 추천해 본다. 추천 시스템에서 자주 사용되는 데이터 구조인 CSR Matrix을 익힌다 유저의 행위 데이터 중 Explicit data와 Implicit data의 차이점을 익힌다. 새로운 데이터셋으로 직접 추천 모델을 만들어 본다. 2. 추천시스템의 종류¶ 협업 필터링 - 다수의 사용자가 아이템을 구매한 이력 정보만으로 사용자간 유사성 및 아이템 간 유사성을 파악하는 방식 콘텐츠 기반 필터링 - 아이템의 고유의 정보를 바탕으로 아이템 간..
비지도 학습(Unspervised Learning)¶ 1. 클러스터링 K-means¶ 1-1. 데이터생성¶ In [1]: %matplotlib inline from sklearn.datasets import make_blobs import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import random # 중심점이 5개인 100개의 점 데이터를 무작위로 생성합니다. points, labels = make_blobs(n_samples=100, centers=5, n_features=2, random_state=135) print(points.shape, points[:10]) # 무작위로 생성된 점의 좌표 10개 출력 print(l..
포켓몬 찾기¶ 1. 포켓몬 데이터 구하기¶ https://www.kaggle.com/abcsds/pokemon mkdir -p ~/aiffel/pokemon_eda/data wget https://aiffelstaticprd.blob.core.windows.net/media/documents/Pokemon.csv mv Pokemon.csv ~/aiffel/pokemon_eda/data 2. 데이터 불러오기¶ In [1]: import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline %config InlineBackend.figure_format = 'retin..
닮은 연예인 얼굴 찾기¶ 목표 임베딩에 대해 이해 및 얼굴의 임베딩 벡터 추출 얼굴의 임베딩 벡터로 닮은 꼴인 얼굴을 검색 나와 닮은 연예인을 검색 1. 임베딩이란?¶ 고차원 정보를 저차원으로 변환하면서 필요한 정보를 보존하는 것 임베딩 공간에서 의미적으로 비슷한 입력 사항들을 가깝게 배치함으로써 입력에 포함된 의미 중 일부를 포착하는 것 머신러닝을 위한 특성 임베딩 추출 및 제공 2. 얼굴 인식¶ 이미지 속에서 얼굴 영역만을 정확하게 인식해서 추출 Input image - Detection - Transform - Crop과정을 거침 2-1. dlib을 이용한 추출¶ HOG(Histogram of Oriented Gradient) feature를 사용해서 SVM(Support Vector Machine..
주사위 n면체 만들기¶ 1. 클래스 기본 문법¶ In [2]: # Self로 자기자신을 꼭 참조시켜야함 class Car: color = 'red' category = 'sports car' def drive(self): print("I'm driving") def accel(self, speed_up, current_speed=10): self.speed_up = speed_up self.current_speed = current_speed + speed_up print("speed up", self.speed_up, "driving at", self.current_speed) In [3]: # t.run2()의 경우 b값을 찾을수 없음 class Test2: def..