푸잉이의 기술블로그

평가 지표 1) 회귀 (Regression) 문제 수치를 예측하는 문제, 평가 지표 RMSE, MAE 등 2_1) 이진 분류(Binary Classification) 문제 데이터가 어떤 속성에 속하는지를 예측하는 문제 1) 0 or 1의 레이블로 예측하는 경우 2) 0에서 1 사이의 확률로 예측하는 경우 1)의 평가 지표 => F1-Score 2)의 평가 지표 => logloss, AUC 2_2) 다중 클래스 분류 (Multi-class Classification)문제 다중 클래스 분류 (Multi-class classification) => 행 데이터 (Record)가 여러 클래스 중 어느 하나의 선택지에 속하는 분류 문제 다중 레이블 분류 (Multi-class classification) => 행 ..

내가 공부하다 헷갈려서 정리한 요약본 1. 객체 지향 프로그래밍 (Objected Oriented Programing) 모든 개념을 객체(Object, 사물)로 보고 객체 중심으로 프로그램을 진행하는 기법 ex) 스마트폰, 에어컨, 세탁기 등 독립된 객체들이 가진 고유의 기능으로 서로 상호 작용하여 독립된 단위로 구분하고 파악할 수 있도록 하는 것. 프로그래밍에서 필요한 데이터를 추상화시켜 상태와 행위를 가진 객체를 만들고 그 객체들 간의 유기적인 상호작용을 통해 로직을 구성하는 프로그래밍 방법 ex) 스마트폰, 에어컨, 세탁기 각 기능들을 가진 객체를 만들고, 서로 유기적인 상호작용을 통해 편안한 집을 만드는 것 1) 장점 코드 재사용 용이 -> 남이 만든 클래스를 가져와서 이용할 수 있음, 상속을 통..

선형 회귀 (Linear Regression)란? ex) 시험 공부 시간 -> 성적 영향 하루에 걷는 횟수 -> 몸무게 영향 -> 어떤 요인의 수치에 따라서 특정 요인의 수치가 영향을 받음 다른 변수의 값을 변하게 하는 변수 (시험 공부 시간, 하루에 걷는 횟수) = x = 독립 변수 변수 x에 의해서 값이 종속적으로 변하는 변수 (성적, 몸무게) = y = 종속변수 선형 회귀는 한 개 이상의 독립 변수 x와 y의 선형 관계를 모델링 If, 독립 변수 1개라면 y = wx + b w, 기울기, 머신러닝에서는 가중치 (Weight) b, y 절편, 별도로 더해지는 값, 편향 (bias) -> 주어진 데이터로부터 y와 x의 관계를 가장 잘 나타내는 직선을 그리는 일 선형 회귀에서 해야하는 일 -> 결국 적절..

스택(Stack), LIFO(Last In First Out) 쌓아 올리다 Top을 통해 삽입하는 연산 'push' Top을 통한 삭제하는 연산 'pop' -> 가장 마지막에 삽입된 자료가 가장 먼저 삭제된다. 활용 예시 웹브라우저 방문기록 (뒤로가기): 가장 나중에 열린 페이지부터 다시 보여준다 역순 문자열 만들기: 가장 나중에 입력된 문자부터 출력한다. 실행 취소(undo): 가장 나중에 실행된 것부터 실행을 취소한다. 후위 표기법 계산 수식의 괄호 검사 (연산자 우선순위 표현을 위한 괄호 검사) 필요한 연산 S.push(e): Top 에 새로운 요소 추가 S.pop(): Top에 요소를 반환하면서 제거 S.top(): Top에 요소를 제거하지 않고 반환 S.is_empty(): 스택이 비어있으면 T..