인공지능 교육

리스트를 매개변수로 받는 함수 딕셔너리를 매개변수로 받는 함수 리스트가 있는 딕셔너리를 매개변수로 받는 함수 클래스에 속한 함수들은 반드시 매개변수를 하나이상 가져야함 클래스안의 __init__는 생성자를 의미 ex) def __init__(self, fname, lname): self.firstname = fname self.lastname = lname Class Employee(object): def __init__(self, first, last, pay): self.first=first self.last=last self.pay=pay self.eamil=first.lower() + '.' + last.lower() + #Employee.__init_(emp_1, 'Sanghee', 'Lee' ..

fruits = ["apple","banana","cherry","kiwi","mango"] newlist=[] for x in fruits: if "a" in x: newlist.append(x) //1번 newlist=[x for x in fruits if "a" in x] // 2번 1번과 2번은 동일 ATOM설치 아톰설치후 File-Setting 왼쪽탭의 install 클릭 후 , Hydrogen 검색 후 설치 파이썬의 Comprehension 소개 https://mingrammer.com/introduce-comprehension-of-python/ 파이썬의 Comprehension 소개 Comprehension이란 iterable한 오브젝트를 생성하기 위한 방법중 하나로 파이썬에서 사용할 수 ..

변수명에서 밑줄 _single_leading_underscore:내부적으로 사용되는 변수 single_trailing_undersocre_:파이썬 기본 키워드와 충돌을 방지 __double_leading_undersocre : 클래스 속성으로 사용되면 그 이름을 변경 (ex.FooBar에 정의된 __boo는 _FooBar__boo로 바뀜) Jupiter 실행 -> cmd창 열어서 cd C:\dev\JupyterNotebook 입력후 jupyter notebook를 입력 C:\dev\JupyterNotebook 자체에서 jn.bat 을 만든후 jupyter notebook을 넣어준 후 실행하면 알아서 실행됨 (편리) cmd에 pip install mypy후에 notepad a.py python a.py w..

#T-검정 :두 집단의 평균에 통계적으로 유의한 차이가 있는지 알아볼 때 사용하는 통계 분석 기법 R에 내장된 t.test()를 이용 #유의확률: 실제로는 집단 간 차이가 없는데 우연히 차이가 있는 데이터가 추출될 확률을 의미 p-value가 0.05 미만이면 '집단 간 차이가 통계적으로 유의하다'고 볼수있음. 분산 : 값이 퍼져 있는 정도 예제) 결과) p-value=0.2283 이므로 0.05보다 크다. 이는 실제로는 차이가 없는데 우연에 의해 이런 차이가 관찰될 확률이 28.75%라는 뜻이다. 따라서 통계적으로 유의하지 않다. #상관분석 : 두 연속 변수가 서로 관련이 있는지 검정하는 통계 분석 기법

#지도에 구청위치 표시 install.packages("googleVis") loc

stringr 패키지 str_replace_all() : 문장에 들어 있는 문자를 수정 ex) txt

데이터 전처리 작업에 가장 많이 사용되는 패키지 dplyr dplyr로드 library(dplyr) dplyr패키지는 %>%기호를 이용해 함수들을 나열하는 방식으로 코드를 작성 => 단축키 Shift+Ctrl+M ex) exam %>% filter(class == 2 | class==3) 행추출 filter() %in% :변수의 값이 지정한 조건 목록에 해당하는지 확인 ex) exam %>% filter(class %in% c(1,3,5)) # 1,3,5반에 해당하면 추출 mutate() 파생변수 추가 ex) mutate(total = math + english + science ) arrange() 순서대로 정렬 ex) arrange(math) ,arrange(desc(math)) bind_rows()..

그래프 :벡터를 x,y축에 뿌려줌 , 메모리에 표를 만듦 식별자는 소문자로 만드는것을 권장 =>대문자일 경우 함수일수가 있음 ex) math 어느정도의 데이터가 쌓이면 R에서 처리를못하기에 하둡을 붙여야함 엑셀파일 : 하단에 시트탭이있음 csv : 몇 가지 필드를 쉼표(,)로 구분한 텍스트 데이터 및 텍스트 파일 데이터 프레임 : 시각화 하기 전단계 데이터 프레임 생성 :data.frame(a,b) 데이터 프레임을 만들땐 행의 갯수가 같아야함 str() :데이터셋의 구조 확인 dir() 현재 위치에서 사용 가능한 파일 R은 엑셀에서 파일을 불러왔을때 첫행을 변수명으로 인식함 이것을 방지하기 위해 col_names=F을 사용한다 여기서 논리형 벡터는 반드시 대문자 TRUE 또는 FALSE로 입력해야한다. ..