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31개의 포스트
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Windows에서 nohup 대신 사용가능한 start 명령어

spring boot 프로젝트를 windows환경의 jenkins에서 빌드 및 실행해 보기위해 시도하던 중 기존에 linux에서 nohup으로 사용하던 명령어가 windows에서는 실행이 안되어서 문제가 발생리서치 하던 중 windows에서는 start라는 명령어가 존

3일 전
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Docker X Windows : (3) Windows에서 MongoDB 컨테이너 설치 및 접속하기

지금부터 Wnidows에서 Docker를 실행하여 MongoDB 컨테이너를 설치하겠습니다. Windows에서 도커를 사용하려면, 관리자 권한으로 실행한 CMD 또는 PowerShell을 이용해야 합니다. Docker의 공식 스토리지로부터 최신 버전의 MongoDB 컨테

2021년 3월 30일
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Docker X Windows : (2) Windows에서 CMD/Powershell로 Docker의 기본 명령어 다루기

1. Windows CMD 또는 Powershell로 도커 사용하기 Windows에서 도커를 사용하려면, 관리자 권한으로 실행한 CMD 또는 PowerShell을 이용해야 합니다.   2. 도커 명령어 도커 버전 확인 > \# docker -v Do

2021년 3월 30일
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포트 pid알아내서 강제종료

윈도우 cmd에서 netstat -ano하면 pid를 알아낼 수 있다.taskkill /f /pid 프로세스번호하면 강제로 죽이기 가능.

2021년 3월 25일
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PowerShell, CMD 이쁘게 입혀주기

[Dracula 테마] 🧛 뒤늦게 windows를 꾸며본다..

2021년 3월 12일
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[Windows10] 특정 프로세스 찾아서 죽이기 🎃

안녕하세요! 오늘은 간단하게 윈도우10에서 실행중인 프로세스를 찾아서 포트 죽이기를 주제로 글을 작성해보도록 하겠습니다.

2021년 3월 6일
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사용중인 포트 확인 및 종료하는 방법

하나의 포트를 여러 프로세스에서 동시에 사용하지 못하기 때문에 포트가 중복되면 에러가 발생한다. 이럴 경우 아래와 같은 방법으로 포트를 변경하거나 포트를 종료해야한다.포트를 변경하거나 종료하려면 우선 현재 사용하고 싶은 포트번호를 어느 프로세스가 사용중인지를 확인해야한

2021년 2월 27일
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SVM

저번 포스팅에 이어 이번에는 support vector machine(SVM)에 대해 알아보도록 할게요. SVM은 역사가 오래되었답니다. 무려 1963에 개발된 머신러닝 기법이랍니다. 역사가 깊은 만큼 수학적인 내용도 꽤 많습니다. 그러나 그 내용이 매우 복잡하고 살아

2021년 2월 19일
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Metrics

사이킷런에 있는 서브패키지로, 분류문제의 여러 성능평가 명령을 제공한다. 일반적으로 정확도(accuracy_score)를 많이 사용하는데, 이밖에도 여러 종류의 성능평가 지표가 있다.타겟의 정답인 클래스와 모형이 예측한 클래스가 얼마나 일치하는지 세서 표로 나타낸 것이

2021년 2월 19일
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SVM(Support Vector Machine)

SVM(Support Vector Machine)은 주어진 데이터가 어디에 속하는지 분류하는 이진 선형 분류 모델이다. N차원의 공간을 (N-1)차원으로 나눌 수 있는 초평면을 찾는 분류 기법이다. 초평면은 경계를 뜻하며, 특히 2차원 뿐만 아니라 고차원에서도 분류할

2021년 2월 18일
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Hierarchical Clustering

이번 시간에는 hierarchical clustering, 즉 계층적 군집화에 대해 알아볼거에요. 여태까지 다루었던 여러 알고리즘처럼 이 알고리즘 또한 데이터들을 분류해주는 알고리즘이랍니다.hierarchical clustering 알고리즘은 개체들을 가까운 집단부터

2021년 2월 18일
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Hierarchical Clustering

Hierarchical Clustering(계층적 군집화)는 계층적 트리 모형을 이용해 개별 개체들을 순차적, 계층적으로 유사한 그룹으로 군집화하는 알고리즘이다.지난 글에서 K-평균 군집화를 다루었는데, 군집화라는 점에서 같지만 K-평균 군집화와 달리 군집의 수(K)를

2021년 2월 18일
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K-means Clustering

K-means Clustering(K-평균 군집화)은 비지도 학습의 클러스터링 모델 중 하나이다. 우선 클러스터란 비슷한 특성을 가진 데이터들끼리 묶는 것을 의미한다. 비슷한 특성은 가까운 위치로 해석할 수 있다.cluster위의 그림을 보면 거리가 가까운 데이터들끼리

2021년 2월 18일
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Random Forest

나무가 모이면 뭐가 될까요? 숲이 되죠?Decision Tree(결정 트리)가 모이면 뭐가 될까요?Random Forest(랜덤 포레스트)가 됩니다.허허결정 트리 하나로도 학습시킬 수 있지만 이전 포스트에서 언급했듯이 오버피팅이 발생할 수 있다. 여러 결정 트리를 통해

2021년 2월 18일
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Decision Tree

Decision Tree(결정 트리)는 의사결정 트리라고도 하며, 분류(Classification)과 회귀(Regression) 모두 가능한 지도 학습 모델이다. 특정 기준이나 질문에 따라 데이터를 구분하는 모델을 결정 트리 모델이라고 한다.decision tree i

2021년 2월 17일
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Ensemble Learning

앙상블의 사전적 의미: 조화, 통일데이터의 값을 예측할 때 하나의 모델만 사용하지 않고, 여러 개의 모델을 '조화'롭게 학습시켜 예측의 정확도를 높이는 방법이다.모델 결합(model combining)이라고도 한다.하나의 모델로 원하는 성능X -> 앙상블 학습 -> 일

2021년 2월 12일
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KNN

K-Nearest Neighbor(KNN): 기존의 데이터 중 가장 가까운 k개를 바탕으로 새로운 데이터를 예측하고 분류하는 알고리즘판별하려는 데이터와 인접한 데이터 k개를 찾아 그중 빈도수가 가장 높은 데이터를 범주로 분류한다.거리를 측정할 때에는 주로 Euclidi

2021년 2월 11일
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K-means

K-means clustering(줄여서 kc)운 입력받은 데이터를 토대로 k개의 중심(centeroid)을 기준으로 군집을 형성하는 알고리즘입니다.단점이자 특징으로는 이때 k는 hyperparameter이라는 점입니다. KNN처럼 K-means는 유클리드 거리를 기준

2021년 2월 5일
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Random Forest

무려 2개의 포스팅 동안 random forest에 대해 소개를 못했는데요, random forest는 ensemble(앙상블)에 속하는 머신 러닝 모델이면서 decision tree에 대한 지식이 있어야 하기에 이제서야 소개를 해드리게 되었습니다.Random fore

2021년 2월 5일
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Ensemble Learning

Ensemble은 주로 피아노를 비롯해서 음악을 해보신 분이라면 많이 들었을 것 같은 표현인데요, 앙상블은 프랑스어로 '함께', '동시에'라는 의미에서 '조화'의 의미를 갖는 음악 용어로 사용되었다고 합니다. 머신러닝에서도 이러한 어원에서 출발하였답니다.머신 러닝에서

2021년 2월 4일
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