# alpha

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15. 산점도

산점도는 두 변수 간의 상관관계를 보여주는 그래프다. 기본 설정 & 데이터 준비 그래프 생성 plt.scatter() : 순서대로 전달받은 x값, y값으로 산점도 그래프를 그려줌. 점 크기 설정 단축어 s(size)에 점의 크기를 지정해줄 수 있음. np.random.rand(n) : n개의 무작위 값(0~1

2023년 1월 17일
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[혼공머신] 3-3. 특성 공학과 규제

Intro. 다항회귀 모델로 예측해봐도 여전히 남아있는 과소적합이 찜찜한데... 도와주세요ㅠ 김 팀장🗣️ "뭐야, 높이랑 두께 데이터도 있으면서 왜 안 썼어? 선형회귀는 특성이 많을수록 효과가 뛰어나니까, 여러 개의 특성을 함께 적용해 봐!" 1. 다중 회귀 데이터 준비 이번엔 길이 말고 높이랑 두께까지, 특성(독립변수)이 3개로 늘어남. 인터넷에서 데이터를 편하게 내려받아 쓸 수 있는 pandas 라이브러리 활용! 입력 데이터 pd.read_csv() : 외부의 csv 파일을 데이터프레임으로 받아오는 함수 .to_numpy() : 넘파이 배열로 바꿔주는 메소드 타깃 데이터 ![](https://velog.velcdn.c

2023년 1월 12일
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10. DataFrame 활용

리스트에 수작업으로 넣어서 만든 데이터 말고, 실제 pandas 데이터프레임을 가져와서 작업해보자. 기본 설정 & 데이터 준비 (.read_excel()로 Pandas 배울 때 썼던 '슬램덩크 학생' 데이터 다시 불러옴) 그래프 생성 똑같이 plt.plot() 하면 되는데, x와 y값으로 DataFrame을 전달해주면 됨! 역시 그래프 여러 개를 한 번에 그릴 수도 있음. ![](https://velog.velcdn.com/images/s

2023년 1월 12일
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08. 막대 그래프 (기본)

막대그래프는 지금까지 배운 꺾은선 그래프와 달리, 막대로 수치를 표시한다. ⭐ X축이 label이고, Y축이 value라는 것을 기억하자! 기본 설정 (+지금부터는 1,2,3 말고 '슬램덩크' 데이터를 쓰겠음) 그래프 생성 plt.bar() : x축에 들어갈 값, y축에 들어갈 값을 순서대로 넣으면 막대그래프를 그려줌. 그래프 막대 설정 plt.bar() 내에서 막대 색(color), 투명도(alpha), 두께(`

2023년 1월 11일
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04. 스타일

데이터를 알아보기 쉽도록 다양한 방식으로 스타일링 할 수 있다. 기본 설정 마커 marker : 데이터가 있는 부분에 원하는 마커를 표시할 수 있음. markersize : 마커의 크기를 설정할 수 있음. ![](https://velog.velcdn.com/images/simon919/post/33c89e33-8ac4-45e2-b805-

2023년 1월 11일
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👽[프로그래머스] 외계행성의 나이

🧡문제 설명 우주여행을 하던 머쓱이는 엔진 고장으로 PROGRAMMERS-962 행성에 불시착하게 됐습니다. 입국심사에서 나이를 말해야 하는데, PROGRAMMERS-962 행성에서는 나이를 알파벳으로 말하고 있습니다. a는 0, b는 1, c는 2, ..., j는 9입니다. 예를 들어 23살은 cd, 51살은 fb로 표현합니다. 나이 age가 매개변수로 주어질 때 PROGRAMMER-962식 나이를 return하도록 solution 함수를 완성해주세요. 💛제한사항 age는 자연수입니다. age ≤ 1,000 PROGRAMMERS-962 행성은 알파벳 소문자만 사용합니다. 💚입출력 예 age|result -|- 23|"cd" 51|"

2022년 10월 12일
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URP에서 알파 클리핑 쓰기

삽질만 2시간 분명 기본 빌트인 쉐이더에선 AlphaTest off 인가 이것만 해주면 알아서 Alpha 없애주는데... URP 에선 어떻게 하는가... 그러다 우연히 구글에서 발견을 했다 알파클리핑 버튼이 있더라 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ Opaque 에서도 알파값을 조절하기 위한 버튼이 따로 만들어져 있더라 누르면 Alpha와 Thre

2022년 8월 19일
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Ridge Regression

[1] Ridge regression Ridge regression은 모델학습에 있어서 편향(bias)을 조금 더하고, 분산(variance)을 줄이는 방법으로 *정규화(regularization)을 수행한다. 모델의 편향 에러를 더하고, 분산을 줄이는 방식으로 일반화를 유도하는 방법 다중회귀선을 훈련데이터에 덜 적합되도록 만듦으로써 더 좋은 결과의 모델을 만듦 과적합을 줄이기 위해 사용 >정규화 모델을 변형하여 과적합을 완화해 일반화 성능을 높여주기 위한 기법 >$\beta{ridge}$: $argmin[\sum{i=1}^n(yi - \beta0 - \beta1x{i1}-\dotsc-\betapx{ip})^2 + \lambda\sum{j=1}^p\betaj^2]$ > n = the number of sample p = the number of feature $\lambda$ = alpha( = lambda, re

2021년 9월 1일
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Formation.Fi Beta: The Bedrock for Balanced Portfolios Built on DeFi and Web3

안녕하세요 ​CoinBeri 입니다. ​비트가 죽어 가면서 같이 하락중이긴 합니다 2차 블랙멤버 스냅샷을 생각 해보면 다시 상승을 점쳐 봅니다. ​오늘은 포메이션 파이의 지수 베타 지수에 관하여 알아 보려고 합니다. ​간단 요약 포인트라고 하면은 베타는 시장의 수익률 변동폭과 동일하게 움직이는것 을 이야기합니다 Luffy 님의 말대로 베타에 알파를 가미한 스마트 베타가 포메이션 파이에서 지향하는 바라고 보입니다. 순수 베타인 스마트 베타인지 나와봐야 알듯합니다. 자주 이런 소식을 포메이션파이에서 전해주니 너무 좋네요. ​ “믿음직한 Formation.Fi” ​ Luffy 님이 작성하신 전체 한글 번역 내용 및 코멘트를 보시려면

2021년 7월 19일
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