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[Day8] 머신러닝을 이해하려면 통계를 알아야 한다.AIFFEL Life 2020. 8. 26. 17:33
오늘은 통계에 관한 내용들을 많이 배웠습니다. 고등학교때 대학교때 통계에 대해서 좀 배웠지만, 잊어버린지 오래...
그렇지만 하나하나씩 기억을 되살려 보고, 모르는 것은 다시 배운다면 머신러닝을 이해할 수 있게 되겠죠?
- 자유도와 불편 추정량: https://hsm-edu.tistory.com/13
[손으로 푸는 통계] 2. 자유도와 불편추정량 (왜 n-1로 나누나요?)
"손으로 푸는 통계'는 모든 검정방법을 손으로 풀어보며 통계학의 본질을 이해하는 강의입니다. 2. 자유도와 불편추정량 (왜n-1로 나누나요?) 지난시간에 배운 모집단의 분산을 떠올려봅시다 . 모
hsm-edu.tistory.com
그런데 이런 통계를 처리하는 데 파이썬이 무척이나 최적화 되어 있죠? 통계를 처리하는데 필요한 다양한 패키지들이 이미 준비되어 있기 때문에, 이런 내용을 잘 알고 있으면 편하게 사용할 수 있지요. 읽어보면 유익할 만한 포스팅들 공유해 드립니다.
- 자료구조, 리스트(List) 와 배열(Array): https://blog.martinwork.co.kr/theory/2018/09/22/what-is-difference-between-list-and-array.html
자료구조, 리스트(List) 와 배열(Array) | 자료구조 학습하기 | Martin
Array 란 무엇인가? 배열이란 간단히 이야기하면 여러개의 데이터의 묶음이라고 할 수 있다. 많은 개발자들이 배열하면 굉장히 익숙하게 와닿을 수 있는 것은 어느 언어에나 있는 배열이라는 자��
blog.martinwork.co.kr
- 모듈, 패키지, pip: https://blog.naver.com/reisei11/221762330326
Python 모듈, 패키지, pip
모듈이라는 것은 컴퓨터가 실행할 수 있는 코드를 갖고 있는 파일 이다. 즉, 모듈(Module)은 파이썬 코...
blog.naver.com
- NumPy: https://numpy.org/
NumPy
Powerful N-dimensional arrays Fast and versatile, the NumPy vectorization, indexing, and broadcasting concepts are the de-facto standards of array computing today. Numerical computing tools NumPy offers comprehensive mathematical functions, random number g
numpy.org
- Array Broadcasting in Numpy: https://numpy.org/devdocs/user/theory.broadcasting.html
Array Broadcasting in Numpy — NumPy v1.20.dev0 Manual
Array Broadcasting in Numpy Let’s explore a more advanced concept in numpy called broadcasting. The term broadcasting describes how numpy treats arrays with different shapes during arithmetic operations. Subject to certain constraints, the smaller array
numpy.org
- A Visual Intro to NumPy and Data Representation: http://jalammar.github.io/visual-numpy/
A Visual Intro to NumPy and Data Representation
Discussions: Hacker News (366 points, 21 comments), Reddit r/MachineLearning (256 points, 18 comments) Translations: Chinese 1, Chinese 2, Japanese The NumPy package is the workhorse of data analysis, machine learning, and scientific computing in the pytho
jalammar.github.io
- The Array Interface: https://numpy.org/doc/stable/reference/arrays.interface.html
The Array Interface — NumPy v1.19 Manual
The Array Interface Note This page describes the numpy-specific API for accessing the contents of a numpy array from other C extensions. PEP 3118 – The Revised Buffer Protocol introduces similar, standardized API to Python 2.6 and 3.0 for any extension m
numpy.org
- Modes: https://pillow.readthedocs.io/en/stable/handbook/concepts.html#concept-modes
Concepts — Pillow (PIL Fork) 7.2.0 documentation
The Python Imaging Library handles raster images; that is, rectangles of pixel data. Bands An image can consist of one or more bands of data. The Python Imaging Library allows you to store several bands in a single image, provided they all have the same di
pillow.readthedocs.io
머신러닝을 위해서는 많은 데이터를 확보하는 것이 중요하다. 그런데 충분한 데이터가 없다고 생각한다면, 가지고 있는 데이터를 조작?하여 데이터 양을 늘릴 수 있는데, 그것이 바로 Data Augmentation이다. TensorFlow를 통해 해 볼 수 있다.
- Data augmentation: https://www.tensorflow.org/tutorials/images/data_augmentation
Data augmentation | TensorFlow Core
개요 이 튜토리얼은 이미지 회전과 같은 무작위 (그러나 사실적인) 변환을 적용하여 훈련 세트의 다양성을 증가시키는 기술인 데이터 증가를 보여줍니다. 두 가지 방법으로 데이터 증대를 적용�
www.tensorflow.org
- COVID-19 in Italy: https://www.kaggle.com/sudalairajkumar/covid19-in-italy
COVID-19 in Italy
Coronavirus Disease 2019 cases in Italy
www.kaggle.com
데이터를 엑셀시트나 데이타베이스에 넣고 이리저리 값을 조작하고 조회해 보고 싶을 때, 파이썬에서는 Pandas라는 것을 쓴다. 이 패키지를 통해 DataFrame라는 객체로 데이타를 로딩하여 이런저런 작업을 할 수 있는데... 그것을 쉽게 이해할 수 있게 해주는 페이지
- 10 minutes to pandas: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/10min.html
10 minutes to pandas — pandas 1.1.1 documentation
This is a short introduction to pandas, geared mainly for new users. You can see more complex recipes in the Cookbook. Time series pandas has simple, powerful, and efficient functionality for performing resampling operations during frequency conversion (e.
pandas.pydata.org
'파이썬 (Python)에서 모든 것은 오브젝트 (Object)이다'라는 설명
Everything Is an Object: https://linux.die.net/diveintopython/html/getting_to_know_python/everything_is_an_object.html
2.4. Everything Is an Object
In case you missed it, I just said that Python functions have attributes, and that those attributes are available at runtime. 2.4.1. The Import Search Path Before you go any further, I want to briefly mention the library search path. Python looks in sever
linux.die.net
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