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[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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