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[Node.js] JavaScript 변수 (Variable) variable 파일을 만들어 variable (변수) 에 대해서 알아보았다. 변수는 데이터에 이름을 붙이는 수단으로 사용한다. 앞에 특별한 경우가 아니라면 var을 붙이는게 좋다. 성공적으로 변수 1과 2를 불러오는데 성공했다. // 를 쓰면 주석으로 처리되어 인식되지 않는다. var a = 1; console.log(a); a = 2; console.log(a); //1=2; comment 2022. 9. 6.
[Node.js] JavaScript data type - String node를 통해 성공적으로 string type data 를 실행시켜보았다. 해당 지문의 문자의 갯수를 알 수 있는 length를 사용해 문자의 갯수 446개인것을 확인하였다. 신기하다 2022. 9. 6.
[Node.js] JavaScript data type - Number Nodejs를 위한 자바스크립트 문법을 배우는중이다. 나는 window를 쓰는데 명령프롬프트로 node를 불러와서 해당 파일주소를 복사해 불러와 명령할수있다. 처음에 파일위치를 설정을 안한탓에 엄청 헤맸다.. node를 입력후 해당 파일 주소를 가져와 꼭 실행시켜주자. 간단한 산술연산을 cmd nodejs를 통해 실행시켜봤다. 2022. 9. 6.
[Node.js] Node.js로 웹서버 만들기 Node.js는 웹서버 기능을 가지고 있다. 이를 이용해서 컨텐츠를 프로그래밍적으로 생산할 수 있게된다. Node.js를 웹서버로 구동하는 방법을 살펴보겠다. 직접 node js 의 웹서버 기능을 체험해보았다. 사용자가 웹안에있는 링크를 클릭하면 전부 cmd창에 흔적이 남는걸 볼 수 있었다. 2022. 9. 5.
[Orange3] 머신러닝 사용하기 (Machine learning) Role - 분석, 예측 작업을 할때 각각의 열들이 어떤 역할을 하는가 지정해주는 기능 클릭해보면 4가지 형태가 있다. skip - 분석작업에서 아예 무시해도 되는 작업 meta - 실제 분석작업엔 활용되지는 않지만 정보성으로 남겨두면 좋은것들 target - 예측, 분석하고자 하는 것 (종속변수) feature - 원인 (독립변수) 온도와 판매량의 상관관계로 예시를 들어 실습을 진행해보았다. 온도가 18도일때 36개가 팔릴거라는것을 컴퓨터가 직접 알아냄. Linear regression을 통해 값을 도출받음. y=2x라는 간단한 모델이지만 만약 더욱 복잡하다면 수학자나 전문가도 평생을 바쳐 알아낼것을 손쉽게 알아낼수 있을것이다. 현실은 더욱 복잡한 독립변수들로 이루어져 있지만 간단한 모델 실습을 통해 .. 2022. 9. 3.
[Orange3] 산점도와 상관관계 (Scatter Plot) Scatter Plot을 알아보았다. orange3에 내장되어있는 기능 중 하나인데 데이터 값을 그래프와 표로 시각화해서 잘 나타내어준다. x축 y축 각각 어떤 요소를 나타낼것인지 설정도 가능하고 속성 color , shapem, size, label 모두 각각 설정 가능하다. 또한 show regression line을 체크하면 각 점들을 선으로 연결해주는 기능도 있다. 2022. 9. 3.
[Orange3] Box plot 알아보기 오늘은 Orange3의 box plot 기능에 대해 알아봤다. boxplot 을 이용하면 데이터의 평균값, 중앙값, 표준편차를 알 수 있다. 노란색선이 데이터의 가운데 값 가장 바깥쪽에 있는 값은 최솟값 가장 오른쪽에 있는 값은 최댓값 최솟값과 중앙값을 쪼개서 만든곳이 1분위 중앙값과 최댓값을 쪼개서 만든값이 3분위 중앙값이 2분위 파란선을 반으로 나누면 그 값이 표준편차가 된다. 시각화된 자료로 직관적으로 한번에 볼 수 있어서 유용하다. 2022. 9. 3.
[Orange3] 코드와 수학 없이 데이터과학, 통계, 머신러닝을 다룰 수 있는 도구 오렌지 알아보기 생활코딩님 유튜브에 제공되는 오픈데이터를 활용해서 실습에 참여해봤다. 아래는 활용데이터 링크이다. https://docs.google.com/spreadsheets/d/118Nln_zAaFKP8E2fxmqQmEWDmo1goLUzTQrIFS6or1Y/edit#gid=0 표를 자유자재로 다뤄보는 연습을 함. url을 통해 소스를 불러 올 수 있어서 정말 편하다. 시각화된 움직임으로 이해하기가 정말 편하고 누구나 사용가능한 느낌이다. 오렌지를 통해 얼른 머신러닝을 해보고 싶다. 어떤식으로 사용될지? 궁금하다. 오늘은 이만 늦었으니 내일 더 알아보기로 함 2022. 9. 2.
[HTML] 나의 첫 HTML 웹 (My first website) 하이퍼 텍스트 마크업.. 웹페이지의 가장 기본적이며 지배적인 언어이다. 2022년 8월달 처음으로 HTML을 접하고 나는 나만의 첫 웹페이지를 갖게 되었을때 엄청난 물건을 얻은것 같았다. 처음으로 코딩이라는것을 해보고 처음으로 나의 웹페이지를 가졌을때 가장 먼저 든 생각은 누구나 내 웹페이지를 볼 수 있게 만들고 싶다는 생각이였다. 그렇게 github를 통해 서버를 만들어 인터넷 주소창에 주소만 입력할수 있다면 내 페이지를 볼 수 있게 만들었는데 굉장히 혁명적이였다. WEB HTML CSS JavaScript CSS Cascading Style Sheets (CSS) is a style sheet language used for describing the presentation of a document .. 2022. 9. 2.
[파이썬_제어문] 반복문 (Loop - for) 조건을 만족하는 동안 작업을 반복적으로 수행하는 반복문이다. 직접 실행시켜본 결과이다. names = ['egoing', 'basta', 'blackdew', 'leezche'] for name in names: print('Hello, '+name+' . Bye, '+name+'.') Hello, egoing . Bye, egoing. Hello, basta . Bye, basta. Hello, blackdew . Bye, blackdew. Hello, leezche . Bye, leezche. persons = [ ['egoing', 'Seoul', 'Web'], ['basta', 'Seoul', 'IOT'], ['blackdew', 'Tongyeong', 'ML'], ] print(persons[0.. 2022. 9. 2.
[파이썬_제어문] 조건문 (Conditional Statement) 조건에 따라서 다른 코드를 실행하도록 하는 조건문이다. # 012 print(0) if True: print(1) print(2) print('---') # 02 print(0) if False: print(1) print(2) 0 1 2 --- 0 2 input_id = input('id : ') id = 'egoing' if input_id == id: print('Welcome') id : id를 물어보고 아이디가 일치하면 Welcome을 표시한다 아이디 비밀번호의 기본적인 코드가 궁금했었는데 오드디어 알게 돼서 기뻤다! 나중엔 보안까지 신경쓸수있는 코드를 직접 만들어 보고 싶다. 2022. 9. 2.
[파이썬_제어문] 비교 연산자 (Comparison Operator) 비교를 통해 결과를 boolean으로 알려주는 비교 연산자. print('1 == 1', 1 == 1) print('1 == 2', 2 == 1) print('1 2', 1 > 2) print('1 >= 1', 1 >= 1) print('2 >= 1', 2 >= 1) print('1 != 1', 1 != 1) print('2 != 1', 2 != 1) 1 == 1 True 1 == 2 False 1 2 False 1 >= 1 True 2 >= 1 True 1 != 1 False 2 != 1 True ! 는 반대로 라고 생각하면 된다. !는 다르냐 라고 해석 2와 1이 다르냐? 라고 생각하면 된다. 2022. 9. 1.
[파이썬_제어문] Boolean 비쥬얼스튜디오 파이썬을 통해 실습했다. print(True) print(False) True False 0과 1 참과 거짓 이것들을 통해 엄청난 프로그램들의 가장 기초가 되는 것일거 같다. 인간으로 따지면 세포분자와 같은것 같다 2022. 9. 1.
[파이썬] PyPi 판다스를 이용해서 집값에 미치는 요인들을 정리해둔 연습자료로 연습해봤다. import pandas house = pandas.read_csv('house.csv') print(house) print(house.head(2)) print(house.describe()) 방대한 자료인데 순식간에 찾아내는 능력을 보고 놀랐다. crim,zn,indus,chas,nox,rm,age,dis,rad,tax,ptratio,b,lstat,medv 0.00632,18,2.31,0,0.538,6.575,65.2,4.09,1,296,15.3,396.9,4.98,24 0.02731,0,7.07,0,0.469,6.421,78.9,4.9671,2,242,17.8,396.9,9.14,21.6 0.02729,0,7.07,0,0.46.. 2022. 9. 1.
[파이썬] 디버깅 (debugging) 파이썬 디버깅 실습을 했다. a = 1 b = 2 c = 3 d = 4 e = 5 f = 6 g = 7 a = 2 h = 9 i = 8 j = 7 k = 6 l = 5 m = 4 n = 3 o = 2 p = 1 print(a) 만약 엄청난 양의 데이터 1억개 넘게 있다고 해도 print를 사용해서 약 27번 내로 무조건 찾아낼수 있다고 한다! 완전 신기하다. 비쥬얼스튜디오 프로그램 자체에도 디버깅을 제공한다. debugger 이용 -> bp, step over을 이용하여 버그 찾기 디버깅 방법 1. print로 반반 줄여나가며 범위 좁혀가기 2. 런앤디버그 기능 사용, 브레이크포인트설정. 다음 범위설정해서 한 번에 확인가능. 2022. 9. 1.
[파이썬] 변수 (Variable) 데이터에 이름 붙이기를 실습했다. name = 'egoing' message = 'hi, '+name+' .... bye, '+name+'.' print(message) hi, egoing .... bye, egoing. '+name+' 을 통해 이름에 해당하는 데이터 값을 순식간에 바꿀수 있다. 2022. 9. 1.
[파이썬] 리스트 데이터 타입 (List data type) 2022. 08. 30. 리스트 데이터 타입 파이썬에서 실습한 내용. students = ["egoing", "sori", "maru"] grades = [2,1,4] print("students[1]", students[1]) print("len(students)", len(students)) print("min(grades)", min(grades)) print("min(grades)", max(grades)) print("sum(grades)", sum(grades)) import statistics print("statistics.mean(grades)", statistics.mean(grades)) import random print("random.choice(students)", random... 2022. 9. 1.
[파이썬] 문자 데이터 타입 (String data type) 2022. 08.30. 파이썬에서 직접 실습한 내용이다. print('Hello world') print("Hello world") print(''' Hello world ''') print("'1'+'1'", '1'+'1') print('Hello world'*1000) print("len('Hello world'*1000)", len('Hello world'*1000)) print("'Hello world'.replace('world', 'universe')", 'Hello world'.replace('world', 'universe')) 문자는 ' ' , " "따옴표로 잘 묶어 작성해야 한다. 줄바꿈은 그냥 줄바꿈하면 안된다. 줄바꿈은 ''' 작은 따옴표 3개 & C:/Users/82106/AppD.. 2022. 9. 1.
[파이썬] 숫자형 데이터 타입 (Number data type) 2022. 08. 29. 파이썬 실습 파이썬을 컴퓨터에 설치하고 직접 실습한 코드이다. print(-1) print(0) print(1) # int print(1.1) # float print('1+1', 1+1) print('2-1', 2-1) print('2*2', 2*2) print('4/2', 4/2) import math print('math.sqrt(4)', math.sqrt(4)) print('math.pow(4,2)', math.pow(4,2)) import random print('random.random()',random.random()) 무언가를 파이썬에 표현을 할떄는 print() 를 사용한다. 산술연산자를 배워봤다. 정말 기초중에서도 기초인데 새로운것을 배웠다는 것은 너무 뿌듯하다.. 2022. 9. 1.
[머신러닝] 비지도 학습 (Unsupervised learning) ■ 비지도학습 : 지도학습과 달리 입력값에 대한 목표치가 주어지지 않는다. 비지도 학습의 목적은 데이터를 정리 정돈해서 그 표에 담긴 데이터의 성격을 파악하는 것이 목적이다. 독립변수와 종속변수의 구분이 중요하지 않고 데이터만 있으면 된다. 이해하기 어려울수 있는데 생활코딩님은 이렇게 말씀하셨다. 조금 엉뚱한 이야기입니다만, ‘나는 누구인가?’를 파악하는 좋은 방법이 있습니다. 바로 내가 하는 말들의 빈도수를 정리 정돈해서 조사해보는 것입니다. 긍정적인 단어를 많이 사용했다면 나는 긍정적인 사람일 가능성이 높습니다. 집안의 살림들을 정리 정돈 해보는 것도 나를 이해하는 좋은 방법입니다. 정리를 해보니까 컴퓨터 관련된 장비가 많이 나왔다면 컴퓨터를 많이 사용하는 사람이라는 것을 짐작할 수 있습니다. 또는 .. 2022. 9. 1.
[머신러닝] 연관규칙학습 (Association rule learning) ■ 연관규칙학습 : 서로 연관된 특징을 찾아내는것이다. 장바구니분석이라고도 불린다. 실제로 현대인들이 인터넷으로 장을 많이 보는데 쿠팡, 마켓컬리 등 이런 곳들에서 중요하게 쓰이고 있는것 같다. 내가 쿠팡, 마켓컬리 쇼핑몰 사장이여도 많은 소비자들에게 더 많은 상품을 판매하기위해서 적극적으로 활용할것 같다. 만약 소비자가 장바구니에 부침가루를 담았다면 부침가루에 어울리는 전에 사용되는 재료 오징어, 부추, 김치 등 전에 활용되었을때 맛있는 재료들을 추천으로 띄워줄것 같다. 그럼 매출이 마구 올라가지 않을까? 실제로도 많은 사람들이 부침가루와 오징어 부추 등 함께 구매한 이력들이 많다면 이것은 즉, 부침가루와 부추, 오징어 등은 서로 연관성 (Associaition)이 있는것이다. 이런 장바구니 말고도 음.. 2022. 9. 1.
[머신러닝] 군집화와 분류 (Clustering & Classification) ■ 군집화 : 비슷한것을 찾아서 그룹을 만드는것. ■ 분류 : 물건이나 데이터를 군집화 된 그룹 중 어느 그룹에 속하는지 정하는것. 군집화와 분류 두가지는 정말 비슷한 개념처럼 보인다. 하지만 엄밀히 보면 다르다. 생활코딩님은 이사를 한 후 집을 정리하는 것에 비유하여 설명해주셨는데 이해가 정말 쏙쏙 됐다. 바로 이삿짐 중 옷장 속으로 들어갈 것들끼리 그룹을 만들어 두는것 이것이 바로 군집화. 그 옷장 속으로 들어가게 되는 것들 중 옷걸이에 정리할거 서랍속으로 들어갈거 이런식으로 세부적인 옷걸이나 서랍 중 어느그룹에 속하는지 정하는것 그건 분류다. 2022. 9. 1.
[머신러닝] 회귀와 분류 (Regression & Classification) ■ 회귀 : 예측하고 싶은 종속변수가 숫자일때 회귀라는 머신러닝 방법을 사용한다고 한다. 내가 듣고있는 생활코딩님이 예시로 들어주신것은 레몬에이드 장사를 하는 예시인데, 온도와 레몬에이드 판매량의 상관관계에 대한것이였다. 예를들어 온도가 20도일때 판매량이 40잔, 21도일땐 42잔, 22도일땐 44잔 ... 그럼 23도일땐 ? 이런 예시였는데 일상생활에선 온도 뿐아니라 트렌드, 유행, 요일, 습도 등등 더욱 복잡한 요소들에 의해 상관관계가 생기겠지만.. 결과가 숫자인 경우 회귀 방법을 쓴다고 한다! ■ 분류 : 오늘 실습한 내용 그 자체인데, 컴퓨터 웹 캠을 이용해서 손톱을 물어뜯는 행위를 하게 되면 이를 인지하고 손톱을 깨물고 있는지 아닌지 깨닫게 만드는것이였다. 과거의 데이터를 통해 배운다는 점이 .. 2022. 9. 1.
[머신러닝] 강화학습 (reinforcement Learning) ■ 강화학습 : 지도학습과 비슷한데 더욱 좋은 결과물을 얻기위해 수련하는 것이다. 지도학습과의 차이점은 지도학습은 문제지에 정답지를 알려주는 것이라면, 강화학습은 어떻게 하면 더 좋은 결과를 낼 수 있는지 스스로 노력하고 훈련하는 것이다. 강화학습의 예시로 유튜브 영상을 시청했다. https://www.youtube.com/watch?v=7Yc6ZHixgRk 강화학습을 통한 인공지능 골키퍼 이 로보트는 일종의 게임과 같은 룰을 갖고 있는데 주황 공을 인식하여 공을 막는것이다. 이 로보트는 끊임없는 학습을 통해 공을 막기위에 노력할것이고 그 과정을 끝없이 반복하여 공을 막는 고수(?)가 된 모습이다. 신기하다... 기계혼자 스스로 고수로 성장한 셈이다. 궁금한 사람은 재미있게 시청하면 좋을거 같다. 참고로.. 2022. 9. 1.

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