David의 개발 이야기!

인공지능(데이터분석)을 공부할때, 반드시 사용하게 되는 라이브러리 4대장이 있다. Numpy : 벡터, 행렬 연산 라이브러리 Pandas : 쉽게 말하면, 그냥 엑셀 OpenCV : 이미지 처리 라이브러리 Matplotlib : 시각화 도구(그래프 그려주는 거) 이걸 하나하나 정리해보려고 한다! 사용법에 대한 간략한 정리니, 한번 훑어봐보자. 0. 벡터와 행렬 - 컴퓨터에서 벡터를 표현할때, 1차원 배열을 사용한다. - 행렬(Matrix)란, N행, M열로 나열된 실수의 2차원 배열이다. => 벡터와 행렬을 다루기 쉽게 도와주는 라이브러리가 Numpy 이다!! 1. 리스트와 numpy 는 서로 상호변환이 가능하다 - size, dtype import numpy as np array = np.array([..

데이터마이닝 수업을 수강하며, 크롤링의 필요성을 다시 한번 느끼게 되어, 정리겸 공부할겸 포스팅을 하게 되었다. 인공지능수업이나, 데이터분석 수업을 수강하는 대학생이라면, 아마도, 데이터수집의 어려움을 겪을 텐데, 크롤링을 할줄 안다면, 큰 도움이 될 것이다. 단계별로 하나하나씩 진행하며, 포스팅을 해볼 예정이니, 뒷 내용까지 함께 봐보자! 1. 네이버 주식 현재가 크롤링 https://finance.naver.com/item/sise.naver?code=005930 네이버 증권페이지에서, 주가를 뽑아와 txt 파일에 저장하는 예제이다. 1-1 기본 코드 알아야할 모듈과 함수 1. requests : html 코드를 가져온다. 2. bs4 : html 코드를 가져와서 예쁘게(인간눈에) 바꿔준다 3. .c..

fit() -> "훈련해라", "머신러닝이 데이터에 머신러닝 모델을 맞추는 것(fit)" 학습데이터 세트에서 변환을 위한 기반 설정을 하는 함수이다! 데이터를 학습시키는 메서드라고 생각하면 된다. transform() -> fit 을 기준으로 얻은 mean, variance에 맞춰서 변형하는것! 1. fit을 통해 세운 기반으로 변형하는 함수! 2. 실제로 학습시킨 것을 적용하는 메서드라고 생각하면 된다! fit_transform() 이건 그냥 두개 합쳐 놓은 것이라 생각하면 됨! 그렇다면 왜 train dataset에서만 fit_transform 혹은 fit, transform을 할까? from sklearn.preprocessing import StandardScaler sc = StandardSca..