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코드스테이츠 부트캠프 3일 후 하차 소감 이미 내 머리속에 충분히 정리된 내용이라서 요약 정도로만 기록해두려고 한다. 코드스테이츠를 선택하게 된 이유: 오프라인과 온라인 부트캠프에서 고민을 하다가, 왕복 3~4시간을 길거리에서 버리는 것이 비효율적이라고 생각했고, 온라인만의 장점도 있을 수 있다고 판단했다. 나는 그래도 처음부터 오프라인 학원을 다니는 것이 프로젝트 면에서나 관리의 측면에서 좀 더 났지 않을까 생각했고, 많은 학원들을 상담하러 갔고, 고민을 했지만, 최종적으로 그렇게 선택하게 되었다. 하차하게 된 이유: 1. 질문에 대한 답변을 바로 바로 받기가 어렵다. 자기주도학습이라는 단어를 많이 듣게 되는데, 그 취지는 충분히 이해했다. 하지만, 너무나도 기초적인 부분에서 에러만 보는 시간으로 하루를 대부분 날리게 된다. 그것 역시 공부의..
분명 숫자인데 문자열로 인식하는 경우 데이터프레임에서 가끔 분명 숫자인데, 스트링으로 받아들이고 object를 반환하는 경우가 있다. 437,845,897 -> 스트링 왜 그럴까? 바로 콤마(,) 때문이다. 이것을 숫자로 쓰기 위해서는 먼저 콤마를 없애주고 Teststring = '437,845,897' Teststring.replace(',', '') 스트링의 replace() 메소드를 통해 ,를 없애준다. Teststring = '437,845,897' Teststring.replace(',', '') float(Teststring)
NaN, Na, None 차이
matplotlib에서 한글 표현안될 때 import matplotlib as mpl # 폰트 변환 # Windows mpl.rc("font", family='Malgun Gothic') # MacOS mpl.rc("font", family='AppleGothic') # 마이너스 사인 수정 mpl.rc('axes', unicode_minus=False) 이렇게 폰트 설정을 변환하여 한글을 표현할 수 있고, axes에 마이너스가 있을 경우 깨지는 것은 unicode_minus=False로 해결 가능하다.
%config InlineBackend.figure_format = 'retina' 의 의미 %config InlineBackend.figure_format = 'retina' 를 %matplotlib %matplotlib 뒤에 넣어주면 그래프를 더 높은 해상도로 출력한다.
%matplotlib inline의 의미 %matplotlib inline IPython 에서 제공하는 Rich output 에 대한 표현 방식. Rich output : 이미지, 소리, 애니메이션 등 notebook을 실행한 브라우저에서 바로 파일을 볼 수 있게 해주는 방식
sing2 - 삶이라는 무대 사실 영화를 볼 생각은 없었다. 그런데 핸드폰 비용을 내면서 얻게 된 vip 멤버십 때문에 하는 수 없이? 영화를 예매했다. 딱 보고 싶은 영화는 없었고, 다만 리뷰와 평점을 기준으로 나쁘지 않을 것 같은 영화가 유일하게 싱2 였기 때문에 그냥 별 생각없이 예매를 했다. 결과적으로 스토리라인은 뻔했고, 현실적인 스토리가 아니었다. 하지만 그렇다하더라도 나에게는 그것이 가지고 있는 메시지가 중요했고, 그 부분에서는 마음에 들었다. 다양하게 해석될 수 있겠지만, 나는 그속에서 현실을 봤다. 그 스토리에서 나오는 캐릭터들이 이루고자 노력하고 몸을 움직이고 배워서 성장하는 그 기쁨은 쉽게 누릴 수 있는 것이 아니라는 점. 스토리이기 때문에 몇 시간 안에 그 노력이 압축되지만 현실 속에서의 그 배움이라는 것은 단..
Testing and validating machine learning 머신러닝 모델을 만들면 당연히 테스트해봐야 한다. 테스팅 방법 training set 과 test set training set으로 학습시키고, test set으로 테스트를 해본다 보통은 training set에서 1~20% 정도를 test set으로 남겨두거나, 데이터의 양에 따라서 가감한다 test set에서 생기는 에러율을 generalization error 혹은 out of sample error라고 부른다 일반화 에러가 높다면, training data 에서 과최적화를 했다는 것이다. Hyperparameter Tuning and Model Selection 모델 선택을 할 때(선형모델, 다항모델 등)도 마찬가지 트레이닝셋으로 비교하고자 하는 모델에서 모두 학습시킨 뒤 테스트셋으로 나누어 테스..
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