Scikit-Learn Python 오픈 소스 머신러닝 라이브러리 Numpy, SciPy, Matplotlib 등 Python 라이브러리 기반 기능 분류 알고리즘(ex. SVM, 의사결정 트리, 랜덤 포레스트) 회귀 알고리즘(ex. 선형 회귀, 능선 회귀) 클러스터링(ex. K-평균, 계층적 클러스터링) 차원 축소(ex. PCA - 주성분 분석) 데이터
통계기법기본적인 통계기법 정리기술통계 중심 경향 측정 : 평균, 중앙값, 최빈값 분산 측정 : 범위, 분산, 표준 편차 분위수 및 백분위수 추론통계 가설 테스트 : 그룹 간에 유의미한 차이가 있는지 또는 관찰된 효과가 실제인지 확인 신뢰 구간 : 모집단 매개변수가 속할 가능성이 있는 값 범위를 제공 회귀 분석 : 하나 이상의 독립 변수와 종속 변수 간의
로지스틱 회귀분석이전에 작성한 게시물은 오랜만에 봤을 때 이해하기 어렵게 되어 있어 다시 작성함 로지스틱 회귀는 인스턴스가 특정 클래스에 속할 확률을 예측하는 것이 목표인 이진 분류 문제에 사용되는 통계 방법 회귀 알고리즘이 아닌 분류 알고리즘 머신러닝, 통계, 역학 등 다양한 분야에서 활용 시그모이드 함수(로지스틱 함수) 로지스틱 회귀 분석은 시그모이
대규모 언어 모델(LLM)기본적으로 셀프 어텐션(self-attention) 기능을 갖춘 인코더와 디코더로 구성된 신경망 세트인코더와 디코더는 텍스트에서 의미를 추출하고 텍스트 내의 단어와 구문 간의 관계를 이해함. 비지도 학습이 가능하지만 더 정확한 설명은 트랜스포머가 자체 학습을 수행 이 과정을 통해 트랜스포머는 기본 문법, 언어 및 지식을 이해 입력
셀레니움을 활용한 DB 크롤링 셀레니움 패키지를 활용하여 크롤링한 데이터를 DB에 저장하기 1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253545556575859606162636465666768697071727374757677787
OpenCV를 이용한 차선 검출 원본 사진 opencv 코드 123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536import cv2import numpy as npcapture=cv2.VideoCapture("race.mp4")trap_bottom_width=0.9trap
조건에 따른 라인 그리기 123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081828384858687888990919293949596979
도로 위의 차선을 따라가기 123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263import cv2import numpy as npcapture = cv2.VideoCapture('race.mp