전체 글 (96) 썸네일형 리스트형 [Git] Git 명령어 정리 3 (git status, git add, git commit, git diff, git rm) https://git-scm.com/book/ko/v2/Git%EC%9D%98-%EA%B8%B0%EC%B4%88-%EC%88%98%EC%A0%95%ED%95%98%EA%B3%A0-%EC%A0%80%EC%9E%A5%EC%86%8C%EC%97%90-%EC%A0%80%EC%9E%A5%ED%95%98%EA%B8%B0 Git - 수정하고 저장소에 저장하기 .gitignore`를 사용하는 간단한 방식은 하나의 `.gitignore 파일을 최상위 디렉토리에 하나 두고 모든 하위 디렉토리에까지 적용시키는 방식이다. 물론 .gitignore 파일을 하나만 두는 것이 아니라 하위 git-scm.com (위 사이트 참고) [파일 수정하고 저장하기] 2022.03.11 - [언어/Git] - [Git] Git 명령어 정리 2.. [Git] Git 명령어 정리 2 (Git 저장소 생성, git add, git commit, git push 개념) https://git-scm.com/book/ko/v2/Git%EC%9D%98-%EA%B8%B0%EC%B4%88-Git-%EC%A0%80%EC%9E%A5%EC%86%8C-%EB%A7%8C%EB%93%A4%EA%B8%B0 Git - Git 저장소 만들기 2.1 Git의 기초 - Git 저장소 만들기 Git을 사용하는 방법을 알고 싶은데 한 챕터밖에 읽을 시간이 없다면 이번 챕터를 읽어야 한다. Git에서 자주 사용하는 명령어는 모두 2장에 등장한다. 2장을 다 git-scm.com (위 사이트 참고) 저장소 (repository)와 push, pull의 개념을 공부해야 알아들을 수 있겠다. [Git 저장소 만들기] 방법 1. (아직 버전관리를 하지 않는) 로컬 디렉토리(= 내 컴퓨터 안의 폴더 경로) 하나.. [Git] git 명령어 정리 1 (최초 설정 및 도움말) https://git-scm.com/book/ko/v2/%EC%8B%9C%EC%9E%91%ED%95%98%EA%B8%B0-Git-%EC%B5%9C%EC%B4%88-%EC%84%A4%EC%A0%95 Git - Git 최초 설정 Vim과 Emacs, Notepad++은 꽤 인기 있는 편집기로 개발자들이 즐겨 사용한다. Mac이나 Linux 같은 Unix 시스템, Windows 시스템에서 사용 가능하다. 여기서 소개하는 편집기들이 불편해서 다른 편집기를 사 git-scm.com (위 사이트 참고) [git 설치 후에 바로 해야하는 git 사용환경 설정] git config라는 도구로 환경 설정내용 확인 및 변경 가능 ※ 나한테 필요할 거 같은 기초적인 명령어만 정리 git config --global user.. 제 30회 투자자산운용사 80점 합격 후기 (11일 공부, 인강o, 금융베이스x) 안녕하세요. 오랜만에 포스팅하네요. 제목 어그로 같지만 정확히 11일만 공부해서 80점으로 합격에 성공한 후기입니다. 참고로 저는 토마토패스 인강을 들었고, 후기를 블로그에 포스팅하는 이유는 토마토패스 이벤트 때문입니다. 블로그에 합격 후기 올리면 스타벅스 쿠폰 준다고도 했고 인강 덕에 합격했으니 못할 것도 없죠. 고로 토마토패스 광고라고 보셔도 무방하지만, 솔직한 후기이고 인강이 정말 도움이 많이 됐음을 알리고 싶습니다. 여유가 된다면 인강 사서 해보세요. [합격 인증] 목차 읽기 전 당부 11일 공부 계획 캘린더 배경지식 여부 공부방법 단기합격 팁 개인적인 이야기 [읽기 전 당부] 본격적으로 후기를 적기에 앞서 제가 시도한 11일 공부법을 추천하지 않음을 알립니다. 시험에 합격할 수는 있었지만, 시험.. [R/에러] 네임스페이스 '패키지' ~.~.~는 로드되었으나 >= ~.~.~가 필요합니다 -> 이 오류는 백신 프로그램으로 인한 오류일 가능성이 높다. 위와 같은 문제로 너무 화가나서 검색을 해보니 백신프로그램이 파일을 이동시키지 못하게 막아서 생긴다고 했습니다. 제 노트북에 예전에 받아둔 안랩 세이프 트랜잭션이 있다는 걸 그때 깨닫게 되었어요. 다른 분들은 잠시 백신을 꺼두고 했던데 저는 화가난 나머지 바로 안랩을 제어판에서 삭제하고 다시 시도해보았습니다. 그 결과 업데이트가 안 되던 일부 패키지는 성공적으로 업데이트 되었습니다. 하지만 여전히 소수의 패키지가 업데이트 되지 않았는데요. 필요한 패키지는 성공적으로 작동해서 일단 넘어가기로 했습니다. 나머지 패키지들도 해결하게 되면 다시 포스팅하겠습니다. 임상 데이터에 Metropolis-within-Gibbs Sampler 사용해서 모형 추정하기 (An introduction to using Bayesian linear regression with clinical data) 패키지 사용하지 않고 Metropolis-within-Gibbs Sampler 직접 적용하기 논문 : 임상 데이터에 적용하는 베이지안 선형회귀 개론 https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0005796716302364?via%3Dihub An introduction to using Bayesian linear regression with clinical data Statistical training psychology focuses on frequentist methods. Bayesian methods are an alternative to standard frequentist methods. This article prov… www.scien.. [반성] t.test의 인수로 mean을 쓰면 안된다. 나만 몰랐던 것 같아서 기록으로 남기는 멍청한 실수.. R에서 t.test 할 때 검정하고자 하는 대립가설의 평균 mu1의 인수는 mu이다. 나도 알고 있었는데 과제 중에 무의식이 mean이라고 입력을 했다. 에러가 안 뜨고 바로 되길래 그냥 그 결과를 썼다. 근데 알고보니 mean에 입력한 수를 mu로 인식하지 않았다. 그리고 검정은 Default 값인 mu = 0으로 검정이 되었다. 보통 잘못된 인수를 입력하면 에러가 뜨니까 넘어가버린 내 불찰이다. 심지어 결과 창에도 'alternative hypothesis: true mean is not equal to 0'라고 친절히 나오는데 그것도 제대로 안 보고 넘어갔다. 부끄럽기 그지없어서 기록으로 남겨본다... [kaggle] Credit Card Fraud Detection 코드 보고 연습 (2) ww.kaggle.com/janiobachmann/credit-fraud-dealing-with-imbalanced-datasets Credit Fraud || Dealing with Imbalanced Datasets Explore and run machine learning code with Kaggle Notebooks | Using data from Credit Card Fraud Detection www.kaggle.com I. 데이터 살펴보기 1) 데이터에 대한 이해 II. 전처리 1) 스케일링 2) 데이터 나누기 III. 랜덤 언더샘플링과 오버샘플링 1) 상관관계 2) 이상치 확인 및 제거 3) 차원축소와 군집화 (t-SNE) 4) 분류기 5) 로지스틱 회귀 깊이 알아보기 6) SMOTE를 .. [kaggle] Credit Card Fraud Detection 코드 보고 연습 (1) www.kaggle.com/janiobachmann/credit-fraud-dealing-with-imbalanced-datasets Credit Fraud || Dealing with Imbalanced Datasets Explore and run machine learning code with Kaggle Notebooks | Using data from Credit Card Fraud Detection www.kaggle.com 위 캐글러의 코드를 사용해 신용카드 부정사용 여부를 탐지하는 알고리즘을 공부해보려 한다. 일반적으로 신용카드사에서는 FDS(Fraud Detection System)라고 불리는 이상거래 탐지 시스템을 두고 있다고 한다. 카드 사용을 실시간으로 검토해 평상시 고객의 거래/사용.. [Python] 파이썬에 tensorflow 설치하기 (매우 간단) activate 가상환경 pip install --upgrade pip conda install tensorflow 1. 관리자 권한으로 아나콘다프롬프트 실행 2. activate 가상환경 2. pip install --upgrade pip 입력해서 pip 업그레이드 3. conda install tensorflow 끝! 옛날에 이 간단한 설치가 안돼서 수업시간에 텐서플로 설치를 못하고 조교님이랑 같이 쩔쩔맨 적이 있다. 자꾸 오류가 나서 결국 전부 모조리 삭제하고 재설치해서 어찌어찌 해결했는데.. 아직도 그 오류의 원인이 궁금하다. [Python] imblearn 패키지 설치 (매우 간단) 불균형 데이터를 다루기 위한 패키지 imblearn 패키지는 imbalanced-learn으로 설치하면 된다. pip install -U imbalanced-learn 끝! [Kaggle] 캐글 상위권 코드 보고 공부하는 타이타닉 예제 심화 Predictive Modeling & Feature Importance (알고리즘 적용, 교차검증, 앙상블기법 적용, 중요 특성 선택 ) www.kaggle.com/ash316/eda-to-prediction-dietanic EDA To Prediction(DieTanic) Explore and run machine learning code with Kaggle Notebooks | Using data from Titanic: Machine Learning from Disaster www.kaggle.com (※ 오늘은 이 캐글러의 공유 코드를 활용해 공부하는 내용입니다.) 1장. EDA 1) feature 분석 2) 여러 feature들간의 관계, 경향 찾기 2장. Feature Engineering and Data Cleaning 1) 새로운 Feature 추가 2) 반복되는 feature 제거 3) 모델링에 적합한 형태로 featur.. [Kaggle] 캐글 상위권 코드 보고 공부하는 타이타닉 예제 심화 Feature Engineering (나이대, 요금대, 가족으로 변수 묶기/문자형 자료 변환/칼럼 삭제) www.kaggle.com/ash316/eda-to-prediction-dietanic EDA To Prediction(DieTanic) Explore and run machine learning code with Kaggle Notebooks | Using data from Titanic: Machine Learning from Disaster www.kaggle.com (※ 오늘은 이 캐글러의 공유 코드를 활용해 공부하는 내용입니다.) 1장. EDA 1) feature 분석 2) 여러 feature들간의 관계, 경향 찾기 2장. Feature Engineering and Data Cleaning 1) 새로운 Feature 추가 2) 반복되는 feature 제거 3) 모델링에 적합한 형태로 featur.. [Kaggle] 캐글 상위권 코드 보고 공부하는 타이타닉 예제 심화 EDA 2 (이름 특성에서 인사이트 얻기, 승선장, 가족구성원 수, 요금 특성 분석) www.kaggle.com/ash316/eda-to-prediction-dietanic EDA To Prediction(DieTanic) Explore and run machine learning code with Kaggle Notebooks | Using data from Titanic: Machine Learning from Disaster www.kaggle.com (※ 오늘은 이 캐글러의 공유 코드를 활용해 공부하는 내용입니다.) 1장. EDA 1) feature 분석 2) 여러 feature들간의 관계, 경향 찾기 2장. Feature Engineering and Data Cleaning 1) 새로운 Feature 추가 2) 반복되는 feature 제거 3) 모델링에 적합한 형태로 featur.. [Kaggle] 캐글 상위권 코드 보고 공부하는 타이타닉 예제 심화 EDA 1 (성별, 등급, 나이 특성 확인) www.kaggle.com/ash316/eda-to-prediction-dietanic EDA To Prediction(DieTanic) Explore and run machine learning code with Kaggle Notebooks | Using data from Titanic: Machine Learning from Disaster www.kaggle.com (※ 오늘은 이 캐글러의 공유 코드를 활용해 공부하는 내용입니다.) 타이타닉이 캐글의 튜토리얼이라고는 하나, 나와 같은 초심자에게는 매우 다루기 어려운 데이터다. 여기저기 참고해서 분류를 실행했지만 캐글에서는 순위도 부여받지 못하는 등수에 랭크됐다. 그래서 이번에는 상위 4%에 해당하는 결과를 도출한 캐글러의 코드를 이용해 - 어떤 과.. [Kaggle] 타이타닉 예제 전처리 전처리는 데이터 분석에 알맞게 정돈하는 작업이다. 대표적인 전처리 과정은 1. 결측치 처리 2. 이상치 처리 3. 자료형 변환 4. 필요없는 변수 제거 5. 필요한 변수 추가 정도가 있다. 1. 결측치 확인 #결측치 확인 train.isnull().sum() test.isnull().sum() isnull() 함수는 null이면 True, null이 아니면 False를 반환하는 함수다. isnull().sum()으로 결측치의 총 개수를 확인할 수 있다. train에서는 Age(나이)에서 177, Cabin(객실)에서 687개, Embarked(승선장)에서 2개의 결측치를 확인할 수 있었다. test에서는 Age에서 86개, Cabin에서 327개, Fare에서 1개의 결측치가 발생했다. 이 결측치들을 어.. 이전 1 2 3 4 5 6 다음
