푸잉이의 기술블로그

Numpy 수치 해석용 Python 패키지 다차원의 행렬 자료구조인 ndarray를 지원 -> 벡터와 행렬을 사용하는 선형대수 계산에 주로 사용 Numpy 행렬 연산은 C로 구현된 내부 반복문을 사용-> Python 반복문에 비해 속도가 빠름 행렬 인덱싱 (Array indexing)을 사용한 질의 (Query) 기능을 이용-> 짧고 간단한 코드로 복잡한 수식을 계산 ndarray (N-Dimensional Array) 다차원 행렬의 생성 Python의 핵심 클래스 다차원 행렬 자료 구조를 지원 C언어의 행렬처럼 연속적인 메모리 배치를 가지기 때문에 모든 원소가 같은 자료형이어야 함 벡터화 연산 (Vectorized operation) 가능: 원소 모두 제곱하기 위해서 반복문 사용할 필요 없이 객체 자체..

변수: 저장하는 공간 변수명 정하기 1)영문과 숫자, _로 이루어진다. 2) 대소문자를 구분 3) 문자나, _로 시작한다. 숫자부터 x 4) 특수문자 사용 x (&, %) 5) 키워드 사용 x (if, for) a=1 = 1개는 대입한다뜻 == 같다 #값 교환 a, b = 10, 20 print(a,b) -> 10, 20 a, b = b, a print(a,b) -> 20, 10 #변수 타입 print(type(a)) print(a, b, c) -> a b c print(a, b, c, sep = ', ') -> a, b, c print(a, b, c, sep='') ->abc print(a, b, c, sep='\n') ->a b c print(a, end='') print(b, end='') prin..

기존에 배운 문법 1-10까지 정수를 순서대로 가지고 있는 리스트 생성하는 코드 1) numbers =[] for n in range(1, 10+1): numbers.append(n) 2) 리스트를 생성하는 comprehension [x for x in range(10)] * 2의 배수를 10개 가지고 있는 리스트 [2*x for x in range(1, 10+1) ] -> [2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20] *짝수 even_numbers =[] for n in range(1, 10+1): if n%2 ==0: even_numbers.append(n) *리스트를 생성하는 comprehension [x for x in range(1, 10+1) if x% 2==0] [2, 4..

내가 공부하기 위해 작성함!! 분류: 학습 형태 *지도학습 (Supervised learning) : 정답이 무엇인지 알고 있는 데이터를 컴퓨터에 학습시켜 새롭게 들어오는 데이터에 대한 결과를 예측하는 학습 방법 ex) 알고리즘 1. 회귀 (Regression) -선형 (Linear), 릿지 (Ridge), 라쏘 (Lasso) 2. 분류 (Classification) - 최근접이웃 (kNN), 나이브베이즈 (Naive bayes), SVM (Support vector machine) *k-nearest neighbors algorithm :가장 가까운 샘플을 찾고, 그 샘플과 같은 클러스터로 분류하는 것 *비지도학습 (Unsupervised learning) : 정답을 알려주지 않고 예측하는 방법으로 패..