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pbj0812의 코딩 일기

[수학] PYTHON 을 통한 자카드 유사도 구현

0. 목표 - PYTHON 을 통한 자카드 유사도 구현 1. 실습 1) 데이터 생성 data1 = 'I am a boy' data2 = 'I am a girl' 2) 자카드 유사도 계산 모듈 구현 - set 을 통한 중복 단어 제거 - 자카드 유사도 : 교집합의 길이 / 합집합의 길이 # inp1 : data1 # inp2 : data2 def JaccardSimilarity(inp1, inp2): list_inp1 = inp1.split() list_inp2 = inp2.split() mom = set(list_inp1).union(set(list_inp2)) son = set(list_inp1).intersection(set(list_inp2)) print(mom) print(son) return l..
Science/수학 2020. 11. 18. 02:26
[수학] python을 이용한 코사인 유사도 구현

0. 목표 - python을 통한 코사인 유사도 구현 1. 실습 1) library 호출 from numpy import dot import numpy as np 2) 데이터 생성 data1 = np.array([1, 1]) data2 = np.array([-1, -1]) data3 = np.array([1, -1]) 3) L2 계산 모듈 구현 # inp 은 array 형태 def L2(inp): result = 0 for i in inp: result += i ** 2 return np.sqrt(result) 4) 코사인 유사도 계산 모듈 구현 def cos_sim(inp1, inp2): return dot(inp1, inp2)/(L2(inp1) * L2(inp2)) 2. 테스트 1) 코사인 유사도 1..
Science/수학 2020. 11. 17. 00:28
[수학] PYTHON 으로 norm 구현하기

0. 목표 - PYTHON 으로 norm 구현하기 1. 실습 1) L1 norm (0) 이론 (1) library 호출 import numpy as np (2) 데이터 생성 data = np.array([-2, 3]) (3) L1 계산 모듈 구현 # inp 은 array 형태 def L1(inp): result = sum(abs(inp)) return result (4) 테스트 - 결과 : 5 print(L1(data)) 2) L2 norm (0) 이론 (1) L2 계산 모듈 구현 # inp 은 array 형태 def L2(inp): result = 0 for i in inp: result += i ** 2 return np.sqrt(result) (2) 테스트 - 결과 : 3.60555127546398..
Science/수학 2020. 11. 16. 00:03
[통계학] PYTHON 을 통한 AUPRC 구현 및 sklearn 과 비교

0. 목표 - PYTHON 을 통한 AUPRC 구현 및 sklearn 과 비교 1. 스크래치 실습 1) library 호출 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt 2) 데이터 생성 index = [i for i in range(1, 21)] label = ['p', 'p', 'n', 'p', 'p', 'p', 'n', 'n', 'p', 'n', 'p', 'n', 'p', 'n', 'n', 'n', 'p', 'n', 'p', 'n'] probability = [0.9, 0.8, 0.7, 0.6, 0.55, 0.54, 0.53, 0.52, 0.51, 0.505, 0.4, 0.39, 0.38, 0.37, 0.36, 0.35, 0.34, 0.33, 0.3, ..
Science/통계학 2020. 11. 12. 22:15
[통계학] PYTHON 을 통한 P-R 곡선 구현

0. 목표 - PYTHON 을 통한 P-R 곡선 구현 1. 실습 1) library 호출 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt 2) 데이터 생성 index = [i for i in range(1, 21)] label = ['p', 'p', 'n', 'p', 'p', 'p', 'n', 'n', 'p', 'n', 'p', 'n', 'p', 'n', 'n', 'n', 'p', 'n', 'p', 'n'] probability = [0.9, 0.8, 0.7, 0.6, 0.55, 0.54, 0.53, 0.52, 0.51, 0.505, 0.4, 0.39, 0.38, 0.37, 0.36, 0.35, 0.34, 0.33, 0.3, 0.1] 3) 데이터 프레임화 da..
Science/통계학 2020. 11. 12. 00:29
[SQL] MySQL 조회 결과 csv 파일로 만들기

0. 목표 - MySQL 조회 결과를 csv 파일로 만들기 1. 실습 1) 테이블 생성 CREATE TABLE Number_test ( Id INT, PhoneNumber VARCHAR(30) ); 2) 데이터 적재 INSERT INTO Number_test(Id, PhoneNumber) VALUES(1, '012-123-1234'); INSERT INTO Number_test(Id, PhoneNumber) VALUES(2, '012-1234-1234'); INSERT INTO Number_test(Id, PhoneNumber) VALUES(3, '0121231234'); INSERT INTO Number_test(Id, PhoneNumber) VALUES(4, '01212341234'); 3) 확인 S..
ComputerLanguage_Program/SQL 2020. 11. 11. 02:31
[통계학] PYTHON 을 이용한 AUC 계산

0. 목표 - PYTHON을 이용한 AUC 계산 1. 실습 1) library 호출 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt 2) 데이터 생성 index = [i for i in range(1, 21)] label = ['p', 'p', 'n', 'p', 'p', 'p', 'n', 'n', 'p', 'n', 'p', 'n', 'p', 'n', 'n', 'n', 'p', 'n', 'p', 'n'] probability = [0.9, 0.8, 0.7, 0.6, 0.55, 0.54, 0.53, 0.52, 0.51, 0.505, 0.4, 0.39, 0.38, 0.37, 0.36, 0.35, 0.34, 0.33, 0.3, 0.1] 3) 데이터 프레임화 data ..
Science/통계학 2020. 11. 10. 02:43
[통계학] ROC 곡선 그리기

0. 목표 - ROC 곡선 그리기 1. 실습 1) library 호출 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt 2) 데이터 생성 index = [i for i in range(1, 21)] label = ['p', 'p', 'n', 'p', 'p', 'p', 'n', 'n', 'p', 'n', 'p', 'n', 'p', 'n', 'n', 'n', 'p', 'n', 'p', 'n'] probability = [0.9, 0.8, 0.7, 0.6, 0.55, 0.54, 0.53, 0.52, 0.51, 0.505, 0.4, 0.39, 0.38, 0.37, 0.36, 0.35, 0.34, 0.33, 0.3, 0.1] 3) 데이터 프레임화 data = pd.Dat..
Science/통계학 2020. 11. 9. 00:41
[SQL] 전화번호 전처리 하기

0. 목표 - 불규칙하게 저장된 전화번호 전처리 하기 1. 실습 1) 테이블 생성 CREATE TABLE Number_test ( Id INT, PhoneNumber VARCHAR(30) ); 2) 데이터 삽입 INSERT INTO Number_test(Id, PhoneNumber) VALUES(1, '012-123-1234'); INSERT INTO Number_test(Id, PhoneNumber) VALUES(2, '012-1234-1234'); INSERT INTO Number_test(Id, PhoneNumber) VALUES(3, '0121231234'); INSERT INTO Number_test(Id, PhoneNumber) VALUES(4, '01212341234'); 3) 확인 SELE..
ComputerLanguage_Program/SQL 2020. 11. 7. 22:27
[PYTHON] 육각 방사형 차트 구현

0. 목표 - 육각형 모양의 방사형 차트 구현 1. 플로우 차트 - cos, sin으로 각 좌표의 x, y 좌표 계산 - 육각형을 세우기 위하여 30도씩 빼줌 2. 구현 1) library 호출 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np 2) 제곱근 def sqrt(inp): result = inp/2 for i in range(30): result = (result + (inp / result)) / 2 return result 3) 좌표 계산 - 마지막에는 처음의 좌표를 한번 더 넣어 그림을 그릴때 끝 부분을 이어지게 만들어줌 def honeycomb_list(inp): result_x = [] result_y = [] for i in range(6):..
ComputerLanguage_Program/PYTHON 2020. 11. 4. 01:35
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