KPU CE

회귀 소개 회귀 분석은 Y = Wx+b 라는 직선(모델)에서 X는 특성(feature)이며 y는 label이다. 이 Y = Wx+b 직선의 X를 넣었을 때 나오는 값을 Y^이라고 하면 label인 Y와 직선에서 나온 예측값의 최소를 구하는 W,b을 설정해주는것이 Linear Rregession에 핵심이다. 그렇다면 x1,x2,x3.... , y1,y2,y3.... 데이터가 있을 때 이것을 제곱 평균식으로 나타내면 다음과 같다. n은 데이터의 갯수이며 loss는 손실함수이다. 이때 loss의 y^을 Wx+b로 표현할 수 있다. 표현한 식은 다음과 같다. 이 loss의 값이 최소가 되게 하는 것이 Linear Regression이다. 그렇다면 x값과 y의 값은 데이터에서 주어지므로 결론적으로는 w,b의 값을..

일단 데이터수집은 해당 사이트에서 수집하였다. https://www.kaggle.com/sudalairajkumar/novel-corona-virus-2019-dataset Novel Corona Virus 2019 Dataset Day level information on covid-19 affected cases www.kaggle.com 그리고 사용된 csv파일은 time_series_covid_19_confirmed.csv 파일을 사용하였다. import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib.pyplot as plt data2 = pd.read_csv('/content/drive/MyD..

그동안 배운 판다스와 넘파이, 머신러닝을 바탕으로 약간 저의 뇌피셜?로 만든 주가 예측 프로그램입니다. colab.research.google.com/drive/1VD0yl4kuGQiZhCsy0ckUXz3VWM3k90-I?usp=sharing Google Colaboratory colab.research.google.com 코렙으로 작성하였고 아직 머신러닝에 대해서 잘 몰라서 이게 맞는지는 모르겠습니다... 만약 지적하실 부분이 있다면 지적해 주십시오!

조상 자손 선택자 ex) ul>li 이면 ul태그 밑에 li태그라는 의미이다. 예시를 코드로 보자. 수업자 명단 김용민 이석진 유현석 이혁주 수업표 자바 파이썬 CSS C++ 보기와 같이 ul 밑에 li만 빨간색으로 된 것을 볼 수 있다. 부모 자식 선택자 아이디 밑에 li만 선택한다. 수업자 명단 김용민 이석진 유현석 이혁주 수업표 자바 파이썬 CSS C++ 쉬는시간 없음 5분 10분 같은 ol이지만 아이디가 같은 ol의 li만 빨간색으로 변한다. 친구 선택자 수업자 명단 김용민 이석진 유현석 이혁주 수업표 자바 파이썬 CSS C++ 쉬는시간 없음 5분 10분 이러면 ol,ul태그 전부 빨간색으로 변한다.

태그 선택자 저번 시간에 한 것이 태그 선택자이다. 예제를 다시보자. hello world! hello world! h1태그를 선택자로 했다. 이러면 h1태그인것들이 전부 해당 색으로 바뀌게 된다. 아이디 선택자 hello world! hello world! 아이디 선택자는 앞에 #을 붙여서 만들어 준다. 첫번째 h1태그를 select로 해주었다. 그러면 실행결과를 보자. 위와 같이 아이디를 설정해준 태그만 색이 바뀐 것을 볼 수 있다. 클래스 선택자 클래스 선택자는 앞에 .을 붙여서 만들어 준다. hello world! hello world! id와 같은 결과가 나온다. 하지만 클래스를 쓰는 이유는 같이 것이 이 웹사이트에서 반복적으로 나온다면 아이디 선택자를 쓰면 안되고 클래스 선택자로 그룹핑을 해줘..