또르르's 개발 Story

Python에는 다양하게 시각화를 할 수 있는 모듈들이 있습니다. 대표적으로 matplotlib와 seaborn이 있는데요. 두 가지 시각화 모듈에 대해 알아보겠습니다. 1️⃣ Matplotlib matplotlib는 python의 대표적인 시각화 도구입니다. 거의 표준 라이브러리로 사용되는데요. matplotlib의 장점은 다양한 graph를 지원해주고, pandas와 연동이 가능합니다. 1) pyplot 객체 matplotlib는 pyplot 객체를 사용해서 데이터를 표시합니다. pyplot 객체에 그래프들을 쌓은 다음 flush를 합니다. import matplotlib.pyplot as plt X = range(100) Y = [value**2 for value in X] plt.plot(X, Y..

딥러닝은 확률론 기반의 기계학습 이론에 바탕을 두고 있습니다. 기계학습에서 사용되는 손실함수(loss function)들의 작동 원리는 데이터 공간을 통계적으로 해석해서 유도하게 됩니다. 즉, 예측이 틀릴 위험(risk)을 최소화하도록 데이터를 학습하는 원리는 통계적 기계학습의 원리입니다. 예를 들어, 회귀 분석에서 손실함수로 사용되는 $L_{2}$-노름은 예측 오차의 분산을 가장 최소화하는 방향으로 학습하도록 유도합니다. 분류 문제에서 사용되는 교차 엔트로피(cross-entropy)는 모델 예측의 불확실성을 최소화하는 방향으로 학습하도록 유도합니다. 따라서 딥러닝에서 확률론은 중요하며, 꼭 집고 넘어가야하는 부분입니다. 1️⃣ 확률 변수 확률변수는 확률 공간에서 일어나는 확률 현상을 기인해 확률적으로..

[08] Python pandas (1) Pandas는 panel data의 줄임말로 파이썬의 데이터 처리의 사실상 표준인 라이브러리입니다. Python의 pandas는 통계 프로그램인 R하고 비슷하다는 소리를 많이 듣는데요. pandas의 객체 생성과 함수들을 dororo21.tistory.com 위 글에 이어서 groupby, pivot, merge, concat과 같은 명령어를 정리해보겠습니다. 1️⃣ Groupby (1) Groupby는 Series나 Data frame을 split(자르고)하고 Apply(함수 적용)하고 combine(합치는) 역할을 한 번에 수행합니다. 즉, 어떠한 column으로 묶어서 sum, std와 같은 함수를 적용한 후 보여주는 함수입니다. 1) groupby 구조 위..