본문 바로가기

공부

 (45)
[Math] Logistic Regression Logistic Regression의 식은 치역이 0과 1인 회귀식을 사용한 (이진)분류모델이다.   참고문헌[딥러닝] 로지스틱회귀 Logistic Regression - 시그모이드 함수 : 네이버 블로그Odds, Logit(로짓), Sigmoid의 관계 : 네이버 블로그[머신러닝을 위한 기초수학] - Logits / sigmoid / softmax[ML] 로지스틱 회귀 (Logistic Regression)
[Front-end] Javascript 1. ECMAScript: Javascript가 어떻게 동작해야 하는지 규정하는 언어 사양으로, 브라우저들이 이 표준을 따라 JavasScript 엔진을 만든다. 2. java script 활용1) Node 환경에서 활용: 웹브라우저에서 f12(개발자도구) >> console tab  2)  웹 브라우저에서 실행 in HTML 내부 스크립트:  코드   3) 브라우저에서 실행 -외부 스크립트   3) node 환경node.js(프로그램)와 code runner(vs code 확장)를 설치 후  vs code 콘솔창에 node 입력(node 환경 진입)js 코드 작성 및 실행ctrl+c 2회 입력 시 node 환경 탈출  4. 기본 문법 규칙대소문자 구분중괄호로 코드 블록 묶음세미..
[Front-end] CSS 1. CSS 스타일 적용 방법1) 외부 스타일시트 External Stylesheet: 별도의 css파일에 스타일을 정의하는 방법HTML 문서의 섹션에서 태그로연결여러 HTML 페이지에서 재사용할 수 있다 2) 내부 스타일시트:  HTML 문서의 섹션 내 style > 태그안에 CSS를 직접 작성하는 방법해당 HTML 문서에만 적용된다. 3) 인라인 스타일: HTML 요소의 style 속성을 사용하여 직접 스타일을 적용하는 방법 특정 요소에만 스타일을 적용할 때 사용한다. 4) @import: CSS에서 다른 CSS 파일을 가져오는 방법 CSS 스타일시트 예시 이것은 인라인 스타일을 사용한 문단입니다. 이 텍스트는 임포트된 Roboto 글꼴..
[Front-end/Back-end] 클라이언트, 서버, 웹서버, API 그리고 REST API 들어가기 전에(link) 1. 프론트앤드 컨텐츠의 종류1) 정적 컨텐츠: 클라이언트 요청 시 서버에 미리 저장된 파일(HTML, CSS, JS)을 그대로 응답해서 보여주는 것. 워드 문서 파일을 생각해보자. 내가 누군가에게 파일을 전송한다면 수정하지 않는 한 내용은 항상 동일하지 않은가?>> 정적 컨텐츠는 모든 클라이언트의 요청에 항상 동일한 결과를 보여준다. 2) 동적 컨텐츠: 누가, 언제, 어디서, 어떻게, 무엇을 요청했는지(사용자의 환경)에 따라 각기 다른 결과를 보여주는 것. 우리가 생각하는 인터넷 페이지는 거의 동적 컨텐츠에 해당한다. 네이버 뉴스창이 "오늘", "내 알고리즘"과 일치하는 뉴스를 상단에 띄워주는 것처럼 사소한 변화들 모두가 모두 동적 컨텐츠이기 때문에 발생한다. 3) 웹문서: ..
[python] deque 1. deque: stack이나 queue처럼 한 방향이 아닌(병 모양), 양 쪽에서 삽입 삭제가 가능한 자료구조(파이프 모양) 자료 입출력 관점에서 봤을 때, 0번 위치에 value를 삽입/삭제 시List는 index를 모두 재배치해주어야 하기 때문에 시간복잡도 O(N)이 소모된다.반면 deque는 O(1)의 시간복잡도를 가져 월등히 빠르다from collections import deque 2. deque의 특징FIFO(First In First Out): 파이프 구조list보다 엄격list보다 빠른 속도인덱싱은 가능, But slicing을 불가! 3. deque의 methodlist의 method는 거의 다 사용 가능하나(.append(), .pop() 등), 특징적인 method가 있다.app..
ML 모델과 알고리즘 기본 (7): 앙상블 모델 1. ML 모델링 알고리즘모델: 데이터를 기반으로 예측을 수행하는 모델 자체알고리즘: 회귀모델을 학습시키기 위한 방법이나 절차앙상블 모델: 여러 개 서로 다른 예측모형에 주어진 데이터로 각기 다른 예측모형을 생성하고, 결과를 종합해 1개의 최종 예측값을 도출하는 모델여러 개의 약한 모델로부터 얻은 예측값을 종합하여 분류의 정확도를 높이는 방법다양한 모델을 사용하여 과대적합 감소 효과 있음 2. 앙상블 모델의 알고리즘 분류1) 훈련 세트 데이터 서브셋 구성 방식에 따른 분류: 범용적 모델을 만들기 위해 랜덤하고 정규분포를 따르는 데이터셋을 뽑는다. 이 데이터셋으로 모델을 학습을 시킨 후 다음 데이터의 분포는 학습 데이터의 분포와 유사하다고 가정하고 같은 분류 기준을 적용한다. 배깅(Bagging) : 샘플..
[Vision] OCR과 paddle OCR 1. OCR(Optical Character Recognition, 광학 문자 인식): 이미지나 문서에서 텍스트를 추출하는 기술 기존(conventional) OCR 모델이 1) 이미지 전처리(노이즈 제거, 이진화), 2) 문자 검출(영역 식별), 3) 문자 분리, 4) 특징 추출(윤곽 및 질감 분석)이라는 다수의 모듈로 구성된 복잡한 구조인 것과 달리 딥러닝 기반의 OCR 모델은 CNN(Convolutional Neural Networks), RNN(Recurrent Neural Networks), LSTM 등을 활용하여 구조가 훨씬 간략화되었다. 또한 딥러닝과 접합되면서 다음의 2단계로Text Detection: 글자 영역 탐지Text Recognition: 영역 내에서 글자 인식구성이..
[Math] 에라토스테네스의 체(소수 찾기) & 유클리드 호제법(최대공약수) 1. 에라토스테네스의 체: 소수 찾기1.1 소수 판별 알고리즘소수: 1보다 큰 자연수(2 이상) 중, 1과 자기 자신으로만 나누어떨어지는 자연수#0import sysn, m = map(int, sys.stdin.readline().strip().split())temp = []base = [_ for _ in range(n, m+1)] for i in range(n, m+1): for j in range(2, i): if i % j == 0: temp.append(i) break for k in base: if k not in set(temp): print(k) #1 def is_prime_numbe..

티스토리툴바