부트캠프 정리하기

파이썬의 데이터프레임 라이브러리 pandas 사용법에 대해 정리애매하게 알고있던 것만 따로 정리한다.참고 영상동일한 그룹끼리 묶어서 연산해주는 연산자다df.groupby('label') --> 객체그룹별로 데이터를 집계, 요약하는 방법df의 'label'그룹을 모두 모

python의 다양한 시각화 라이브러리 중 seaborn을 사용해봤다기본적인 barplot, scatterplot, boxplot 등은 생략했다시각화를 잘하려면 많이보고 어떤 것들이 가능한지 많이 아는 것이 중요한 것 같다.seaborn example gallary를

학부 3학년 수업 중 영어데이터 분석이라는 수업을 통해 R을 이용한 통계분석을 배운적이 있다. 그때 당시 했던 내용들을 다시 하는 것이지만 무려 5년전 수업이기 때문에 대강만 기억나고 헷갈리는 부분이 많았다. 수업 들을때도 그랬는데, 귀무가설과 대안가설을 만드는 것

카이스퀘어

딥러닝을 배우기 시작한 후 많이 듣는 이야기가 선형대수학과 미분을 잘 알면 좋다는 이야기였다. 그래서 나도 많은 경로로 선형대수학에 대해 공부를 했다. 블로그를 시작한 김에 간단하게 선형대수학 내용을 정리해두려한다. 3Blue1Brown - Essence of Lin

Section 01 Review Section01_tree 지난 4주간 공부한 내용 중 정리할만한 것들을 골라보았다. 첫 주차는 pandas와 visualization으로 나에겐 무난한 주차였다. 특별히 정리할 내용은 없고, 한 달간 자주 쓰면서 중요하다고 생각한

정규화에 대한 내용 정리

Precision / Recall 내용정리

약 2주간 데이터베이스에 대해 기본적인 것들을 배운 것 같다.데이터베이스는 처음 배우는 것이라 아직 모르는 것들이 많기 때문에 앞으로 공부할 것들에 대해 정리하여 기록하려고 한다.데이터베이스의 구조와 제약 조건등에 대해 기술한 메타데이터Entity, Attribute,

자연어 처리에서 전처리는 매우 중요하다. 기본적으로 컴퓨터는 사람이 사용하는 자연어를 이해할 수 없기 때문에 컴퓨터가 이해할 수 있는 형식으로 변환하는 것이 필요하다. 뿐만 아니라 be라는 동사가 is, am, are 등 다양한 형태로 쓰일 수 있듯이 자연어는 동일한

Backprobagation역전파역전파는 딥러닝에서 핵심적인 내용이다. 수학에 익숙하지 않은 입장에서 사실 많은 수식과 미분 미분 미분을 보다보면 그냥 놓고 싶은 내용이기도 하다. 하지만 모든 곳에서 아주 중요한 개념이기 때문에 꼭 알아야할 내용으로 많은 곳에서 강조하

Convolutional Neural Network.컴퓨터 비전에서 뛰어난 성능을 보여주는 네트워크.CNN의 발전으로 지금 현재 딥러닝이 있다고 할 수 있을 것 같다. CNN이 두각을 드러낸 덕분에 다시 딥러닝이 주목받을 수 있었고 하드웨어의 발전(GPU..)과 맞물려