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2021
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Python

[Deep Learning] YOLO, YOLOv2 and YOLOv3 비교

references https://amrokamal-47691.medium.com/yolo-yolov2-and-yolov3-all-you-want-to-know-7e3e92dc4899 YOLO, YOLOv2 and YOLOv3 Object Detection : Deep Learning의 Computer vision 분야에서 가장 주목받는 주제 중 하나

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Python

loss

손실함수(loss)모델을 훈련시킬때 이 손실 함수를 최소로 만들어주는 가중치들을 찾는 것을 목표 MSE(mean squared error) MAE(mean absolute error) hinge categorical crossentropy sparse categorical crossentropy binary crossentropy 훈련시키는 모델에 적합

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ProjectDacon

Team_Project_No.2

Team_project 22. 한국 부동산 데이터 시각화 경진대회 언어 및 작업툴: Python, Tableau 인원: 3명 기간: 2021.04.21 - 2021.05.26 내용한국의 부동산 데이터와 사용자가 직접 수집한 외부 데이터를 활용하여 부동산 가격 변화 및 사회와의 관련성을 분석 기여: 준공실적, 분양실적 이중축 라인, 막대 그래프 시각화 결과

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ProjectKaggle

Team_Project_No.1

Team_project 11. Tabular Playground Series - Apr 2021 언어 및 작업툴: Python 인원: 3명 기간: 2021.04.19 - 2021.05.01 내용가공된 타이타닉 생존자 데이터를 사용하여 해당 데이터에 맞는 생존자 예측하기 기여: pycaret모델 만들기 및 파라미터 모델튜닝 결과: 1,244팀중 348등(T

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Python

Bayesian Optimization

베이지안 최적화 불필요한 하이퍼 파라미터 반복 탐색을 줄여 빠르게 최적의 하이퍼 파라미터를 찾을 수 있는 방법 하이퍼 파라미터를 선택하는 문제에 대하여 정형화된 방법을 찾지 못해, 경험에 의해서 선택해야 함 사용하는 이유 그리드 서치 or 랜덤 서치는 도출된 하이퍼 파라미터 값을 일일이 모델에 적용한 뒤 성능 비교를 해야 하는 부분이 존재하지만 베이지안

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C++

상자안의 텍스트

상자 안의 텍스트출력 입력받은 수 만큼 양 옆의 공백을 만든 뒤 *로 텍스트를 감싼다. 1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344#include <iostream>#include <string>using namespace std;int

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Python

다중 분류

다중 분류 둘 이상의 클래스를 분류하는 것 다중 분류기를 구현하는 기법으로는 SGD 분류기, 랜덤 포레스트 분류기, 나이브 베이즈분류기 같은 알고리즘으로 여러 개의 클래스를 직접 처리하거나, 이진 분류기(로지스틱 회귀, 서포트 벡터 머신 분류기 등)을 여러 개 사용해 다중 클래스를 분류하는 방법이 있다 이진 분류기를 여러개를 사용하여 다중 클래스를 분류할

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Python

회귀 평가

회귀 평가회귀 평가 지표 실제 값과 예측값의 차이를 기반으로 함 MAE, MSE, RMSE, RMSLE는 값이 작을수록 회귀 성능이 좋은 것 값이 작을수록 예측값과 실제값의 차이가 없다는 것을 의미 MSE(Mean Squared Error) 실제 값과 예측 값의 차이를 제곱해 평균한 것 MAE(Mean Absolue Error) 실제 값과 예측 값의 차

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Python

성능 측정

성능 측정 정확도 혼동 행렬 정밀도 재현율 F1 Score ROC curve AUC 정확도(Accuracy) 전체 값 중에 올바르게 예측한 값이 몇 개인지 판단 직관적으로 모델 예측 성능을 나타내는 평가 지표 예측결과가 동일한 데이터 건수 / 전체 예측 데이터 건수 혼동 행렬(Confusion matrix) 모델의 성능을 평가할 때 사용되는 지표 예측

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R

기초통계 자료

https://github.com/KJM94/R_prac/tree/main/2021_04_05_%EA%B8%B0%EC%B4%88%ED%86%B5%EA%B3%84%EB%B0%9C%ED%91%9C