Im heedy

04-1 스택이란? 스택 알아보기 스택(stack): 데이터를 임시 저장할 때 사용하는 자료구조 스택에 데이터를 넣는 작업을 푸시(push)라 하고, 스택에서 데이터를 꺼내는 작업을 팝(pop)이라고 합니다. 푸시하고 팝하는 윗부분을 꼭대기(top)이라 하고, 아랫부분을 바닥(bottom)이라고 합니다. 스택 구현하기 스택 배열: stk 푸시한 데이터를 저장하는 스택 본체인 list형 배열입니다. 가장 먼저 푸시하여 데이터를 저장하는 곳은 stk[0]입니다. 스택 크기: capacity 스택의 최대 크기를 나타내는 int형 정수입니다. 이 값은 배열 skt의 원소 수인 len(stk)와 일치합니다. 스택 포인터: ptr 스택에 쌓여 있는 데이터의 개수를 나타내는 정숫값을 스택 포인터(stack point..

- Scaler 저장 from pickle import dump from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler mm = MinMaxScaler() # scaler 적용 mm.fit(df[['col']]) # scaler 저장 dump(mm, open('minmax_scaler,pkl', 'wb')) - Scaler 불러오기 from pickle import load scaler = load(open('minmax_scaler.pkl', 'rb'))

이전 글과 이어지기 때문에 이전 글을 먼저 보시는 것이 좋습니다. 2022.11.21 - [Code/Algorithm] - [Algorithm] 기본 자료구조와 배열 [Algorithm] 기본 자료구조와 배열_1 02 - 1 자료구조와 배열 실습 2-1 학생 5명의 시험 점수를 입력받아 합계와 평균을 출력하기 # 학생 5명의 시험 점수를 입력받아 합계와 평균을 출력하기 print('학생 그룹 점수의 합계와 평균을 구합 heejins.tistory.com 02 - 1 배열이란? 배열 원소의 최댓값 구하기 # a의 원소가 3개일 때 maximum = a[0] if a[1] > maximum: maximum = a[1] if a[2] > maximum: maximum = a[2] # a의 원소가 4개일 때 m..

- SMOTETomek? Combination of over - and under - sampling method SMOTE의 방법과 TomekLink를 복합하여 진행하는 것 SMOTE로 over sampling 진행 후 경계선에 있는 major sample을 제거 분류 경계면을 뚜렷하게하여 분류가 잘 될 수 있도록 한다. - Import import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.datasets import make_classification from imblearn.under_sampling import TomekLinks from imblearn.combine import SMOTETom..

dataframe shuffle 시 df.sample(frac = 1) * frac - 0 ~ 1사이 비율 설정 시 해당 비율만큼 무작위 추출 frac = 1 은 표본 전체 무작위로 추출

imblearn라이브러리의 under_sampling 비교 - Import import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.datasets import make_classification from imblearn.under_sampling import * - Data 생성 X, y = make_classification(n_samples=5000, n_features=2, n_informative=2, n_redundant=0, n_repeated=0, n_classes=3, n_clusters_per_class=1, weights=[0.2, 0.3, 0.5], class_sep=0.8, rando..

01 - 2 반복하는 알고리즘 실습 1-7 1부터 n까지 정수의 합 구하기 1(while 문) # 1부터 n까지 정수의 합 구하기 1 (while 문) print('1부터 n까지 정수의 합을 구합니다.') n = int(input('n값을 입력하세요.: ')) sum = 0 i = 1 while i b: a,b = b, a sum = 0 for i in range(a, b+1): sum += i print(f'{a}부터 {b}까지 정수의 합은 {sum}입니다.') a부터 b까지 정수의 합을 구합니다. 정수 a를 입력하세요.: 3 정수 b를 입력하세요.: 64 3부터 64까지 정수의 합은 2077입니다. a와 b를 교환할 때 a, b = b, a # a와 b의 값을 교환(단일 대입문 사용) 반복 과정에서 ..

01 - 1 알고리즘이란? 더보기 어떠한 문제를 해결하기 위해 정해 놓은 일련의 절차 특히 올바른 알고리즘이란 '어떠한 경우에도 실행 결과가 똑같이 나오는 것'을 말함. 실습 1-1 세 정수의 최댓값 구하기 # 세 정수의 최댓값 구하기 print('세 정수의 최댓값을 구합니다.') a = int(input('정수 a의 값을 입력하세요.: ')) b = int(input('정수 b의 값을 입력하세요.: ')) c = int(input('정수 c의 값을 입력하세요.: ')) maximum = a if b > maximum: maximum = b if c > maximum: maximum = c print(f'최대값은 {maximum}입니다.') 세 정수의 최댓값을 구합니다. 정수 a의 값을 입력하세요.: 5..

- 일차함수, 기울기와 y 절편 y = ax + b x가 일차인 형태 x가 일차로 남으려면 a(기울기)는 0이 아니어야 함. - 이차함수 y = ax² 맨 아래 위치한 최솟값을 찾는 과정이 중요 - 미분 순간 변화율과 기울기 y = x²에서 x축에 있는 한 점 a에 대응하는 y의 값은 a² 이때 a가 오른쪽이나 왼쪽으로 조금씩 이동할 때 y도 조금씩 변화함. a가 아주 아주 미세하게 0에 가까울 만큼 움직일 때 y값 역시 매우 미세하게 변화함. 너무 미세해서 방향만 드러내는 정도의 순간적인 변화만 있을 때 이 순간의 변화를 '순간 변화율'이라고 함. 이 방향을 따라 직선을 길게 그려주면 그래프오 ㅏ맞닿는 접선이 그려지고, 이 선이 이 점에서의 기울기가 됨. - 미분을 한다 = '순간 변화율'을 구한다 -..

- 자연상수 e, 지수표현 변환 소수점 자릿수 설정하여 지수표현을 float 형태로 변환 → 원하는 자릿수로 설정 가능 pd.options.display.float_format = '{:.5f}'.format - 다시 지수표현으로 변환 float형태를 지수표현으로 변경하는 것이 아닌, 원래의 표현 방식으로 재설정 pd.reset_option('display.float_format')