pbj0812의 코딩 일기

0. 월간 방문자 수 - 12,000 돌파 1. 포스팅 수 - 3일에 한개는 쓰려 하는중 2. 인기 포스팅 - 전반적으로 고르게 분포되는 상황 3. 검색어 순위 - sql, python 강세 4. 성별 / 연령 - 남자 / 20대 5. 개요 통계 - 세션당 페이지수가 괜찮음 6. 신규 사용자 vs 재 방문자 - 재 방문자 수가 제법 됨... 7. 수입 - 4달라

0. 목차 및 내용 1) Hello, Seaborn - notebook 설명, csv 읽기, lineplot plt.figure(figsize=(16,6)) sns.lineplot(data=fifa_data) 2) Line Charts - title, xlabel, label plt.figure(figsize=(14,6)) plt.title("Daily Global Streams of Popular Songs in 2017-2018") sns.lineplot(data=spotify_data['Shape of You'], label="Shape of You") sns.lineplot(data=spotify_data['Despacito'], label="Despacito") plt.xlabel("Date")..

0. 목차 및 내용 1) Hello, Python - if, 문자열 곱하기 결과, 산술연산자 2) Functions and Getting Help - help() 함수, 함수 제작 방법, Default arguments - Docstrings def test(): """doc_string""" help(test) - 결과 Help on function test in module __main__: test() doc_string 3) Booleans and Conditionals - 비교연산자 4) Lists 5) Loops and List Comprehensions - for, while, list comprehensions 6) Strings and Dictionaries - str 만드는 법, 특수 ..

0. 목차 및 내용 1) A Single Neuron - 뉴런 설명 - keras.Sequential 을 이용한 인풋 설계까지 2) Deep Neural Networks - 활성화 함수, ReLU, 레이어 쌓기 3) Stochastic Gradient Descent - 로스 함수, 옵티마이저, 학습률, 배치 사이즈 4) Overfitting and Underfitting - 언더피팅, 오버피팅, - 적정한 구간을 찾기 위한 Early Stopping - 문제 도중에 csv 가 없다는 일이 발생하였는데 아래 그림과 같이 우상단의 add data 를 누르고 spotify.csv 를 받은 이후 위치 설정하면 해결 5) Dropout and Batch Normalization - 드롭아웃 - Batch Norm..

0. 목차 및 내용 1) Handling Missing Values - NULL 이 포함된 데이터에 대한 처리 - dropna() 를 통한 행 제외 - dropna(axis=1) 를 통한 열 제외 - fillna(0) 를 통한 처리 - fillna(method='bfill', axis=0).fillna(0) 를 통한 대체 2) Scaling and Normalization - Scaling 과 Normalization 의 차이(Scaling 은 값의 범위를 바꾸는 것?, 1달러와 1엔의 예를 들었을 때 1달러는 100엔의 가치가 있음. 이때, Scaling 을 하지 않으면 1엔의 차이와 1달러의 차이는 비슷해짐. Normalization 은 데이터 분포의 형태를 바꾸는 것?) - mlxtend.prepr..

0. 목차 및 내용 1) Creating, Reading and Writing - DataFrame 제작 방법(개인적으로는 dict 형태로만 썼었는데, 아래와 같이 쓸 수도 있음) fruit_sales = pd.DataFrame([[35, 21], [41, 34]], columns=['Apples', 'Bananas'], index=['2017 Sales', '2018 Sales']) - Series 에 관한 설명 - read_csv 를 통한 csv 파일 읽기 2) Indexing, Selecting & Assigning - iloc과 loc의 차이(iloc 은 stdlib indexing 기반 이기에 0:10 의 결과가 10개 나오지만 loc 은 11개가 나옴) - 해당 조건에 맞는 결과 추출 - 열 ..

0. 목차 및 내용 1) JOINs and UNIONs - JOIN, UNION 설명 - UNION DISTINCT = UNION ALL 2) Analytic Functions - analytic Function = analytic window function = window function - 수행 과정(링크) 3) Nested and Repeated Data(링크) - Nested Data - 타입이 INTEGER, STRING 이 아닌 RECORD 형태 - Repeated Data - NULL 유무 부분이 REPEATED - 아래와 같은 쿼리를 이용하여 REPEATED 된 형태를 레코드 형태로 풀어버릴 수 있음 SELECT l.name, l.bytes FROM `bigquery-public-data..

0. 목차 및 내용 1) Getting Started With SQL and Bigquery - Bigquery에 대한 간략한 설명 - jupyter notebook 에서의 Bigquery 를 통한 테이블 호출 방법 - kaggle 사용자는 30일마다 5TB 스캔 가능 2) Select, From & Where - 쿼리 실행하는 법 - maximum_bytes_billed 를 통해 상한선 지정하는 방법 3) Group By, Having & Count - COUNT(1) 로 전체 검색 가능, 필드명 지정해 줄 때 보다 빠르다고 함. 4) Order By - EXTRACT(Week from Date) 등의 구문으로 해당 일에 해당하는 주 등을 추출 가능 5) As & With - with 쓰면 보기 쉽다고..

0. 목차 및 내용 1) Introduction - 이전 과정(Intro to Machine Learning) 에 대한 복습 및 앞으로의 과정 소개 2) Missing Values - 결측값에 관한 처리 방안(sklearn.impute 의 SimpleImputer 소개) (1) 칼럼 삭제 (2) 다른 숫자로 채우기 (3) 라벨링? 을 통한 표기 3) Categorical Variables - 카테고리 항목에 대한 라벨링 방안 및 학습 과정 소개(sklearn.preprocessing 의 LabelEncoder, OneHotEncoder 소개) (1) 칼럼 삭제 (2) 다른 숫자로 라벨링 (3) 원-핫 인코딩 4) Pipelines - 데이터 전처리부터 모델구성까지 도와주는 pipeline 에 대한 소개 ..

"한빛미디어 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다." 0. 도서 정보 - 도서명 : 친절한 딥러닝 수학 - 저자 : 다테이시 겐고 - 구매링크 : 교보문고 1. 서평 1) 서평 이 도서는 딥러닝의 기본이 되는 퍼셉트론, 경사하강법, 역전파 등의 이론을 윤서, 지우, 도현이라는 가상의 세 인물이 나누는 이야기로 풀어내었다. 지우(딥러닝전공자) 가 윤서(프로그래머) 에게 딥러닝 이론에 대한 것을 알려주는 형식으로 진행이 되기에 수식을 처음 접하시는 분들이 조금이나마 읽기 편하도록 제작이 되었다. 특히, 개인적으로 관심있게 본 부분은 각 챕터 끝부분의 'COLUMN' 부분이다. 해당 'COLUMN' 에서는 도현(전공학부 학생, 동생) 이 윤서(누나) 에게 짜투리 상식 혹은 책을 읽다가 궁금했던 부분을..