코딩일기

안녕하십니까 다제입니다. 지난 시간에는 객체와 객체지향프로그래밍의 정의와 클래스를 통해 속성을 만들어보는 시간을 갖었습니다. 오늘은 지난 시간에 말씀드린 follow 시스템을 구현 해보도록 하겠습니다. 현업에서도 이러한 코드를 사용하는지는 알 수는 없지만, 그래도 __init__을 이해하는데 도움이 된다 생각하여 이렇게 직접 코드를 작성해보았습니다. # 먼저 클래스를 선언해야합니다. class User: def __init__(self, name, email): # __init__는 인스턴스가 생성될 때 자동으로 호출됨 self.name = name # 호출될때 인자가 2개 인지 꼭 확인을 하고 첫번째로 오는 인지를 이름으로 인지함 self.email = email # 두번째로 들어오는 인자를 이메일로 ..

안녕하십니까 다제입니다. 오늘은 GBM에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 해당 자료는 구글링, 고려대 강필성교수님, 이수안연구소, StatQuest를 통해 학습한 내용을 정리한 포스터 입니다. 본 포스터는 머신러닝을 학습하지 않은 분들에게 다소 이질적으로 느껴지실 수 있음을 사전에 안내드립니다. 1. GBM의 개념(Gradient Boost Model) -. 여러 개의 머신러닝으로 구성된 모델은 모집단의 약 80%의 데이터를 학습하고 약 20%를 예측하는데 사용합니다. -. 이때 여러 개의 머신러닝은 순차적으로 구성이 되며, 머신러닝이 예측한 값과 실제 데이터 값 사이의 차이를 "잔차"라고 합니다. -. 첫번째 생성된 머신러닝이 발생시킨 잔차를 두번째 생성된 머신러닝이 학습하게 되며, N번째까지 반복적으로..

안녕하십니까 다제입니다. 오늘은 Ensseble에서 Bagging에 대해서 이야기를 나누어 볼까합니다. 우리의 목적은 좋은 앙상블 모델을 만들기 위해서 모델의 다양성과 개별적인 모델도 쓸만한 성능을 내는 앙상블을 찾기 위한 과정입니다. 해당 포스팅은 1) 고려대학교 강필성 교수님의 수업자료 2) 코드스테이츠 부트캠프 3) StatQuest 유튜브 등을 참고하여 제가 이해한 내용을 바탕으로 포스팅을 진행하였음을 사전 안내드립니다. ※ 이미지 출처 : github.com/pilsung-kang/Business-Analytics-ITS504- ** 목차 ** -. Bagging의 출연배경 -. Bagging의 개념과 장점 -. Bagging의 단점 ** 결론 ** 간단하게 Bagging이 무엇인지 알고 싶은 ..

안녕하십니까 다제입니다. 저희가 분산 / 편향 트레이드오프를 이야기하면서 과적합과 과소적합에 대해서 알아보았습니다. 일단 편향과 분산에 대해서 복습을 해보겠습니다. 편향(Bias)는 모델이 너무 복잡해서 복잡한 곡선이 많다는 것은 편향이 높다라고 말할 수 있습니다. 분산(variance)는 데이터 SET별로 모델이 얼마나 일관된 성능을 보이는를 나타냅니다. 즉, Regularization은 분산을 감소시켜 일반화 성능을 높이는 기법입니다. 첫째, 과소적합은 어떻게 해결할까요? 간단히 생각하보면 과소적합이라는 말은 모델이 단순하다 선형적이다 라는 말로 대신할 수 있습니다. 이러한 선형적인 모델은 차원을 높이면서 다른 말로는 feature의 수를 높여 해결할 수 있습니다. 둘째, 과적합은 어떻게 해결할까요?..

안녕하십니까 다제입니다. 오늘은 선형변환에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 먼저 변환이란? 입력을 받고 결과물을 반환하는 그 무엇을 변환이라고 합니다. 선형대수의 맥락에서 보자면 input vector를 넣으면 output vector나오지요 그러면 머하러 함수라는 말을 두고 변환이라는 말을 썼을까? 일단 시각적으로 볼때 변환이 선형적이다는 말을 두가지 속성을 의미한다. 1) 모든 선들은 변환 이후에도 휘지 않고 직선이어야 하며 2) 원점은 변환 이후에도 여전히 원점이여야 합니다. 3) 배수를 유지합니다. input vector가 output vector로 변화는지 알려면 두 개의 기저벡터가 어떻게 변하는지만 알면 해결이 됩니다. 선형방정식 계라는 말은 3x + 5y + 4z = 1 5x + 9y + 2z..

안녕하세요 다제입니다. 오늘은 장고의 ORM에 대해서 알아보도록 하겠습니다. ORM이란 object relational mapping의 줄임말입니다. 장고의 프레임워크에 포함된 기능으로 우리가 작성한 코드를 장고가 읽고 SQL언어로 "자동"으로 변환하여 Database와 소통하는 시스템을 의미합니다. 장고의 이러한 ORM 시스템 덕분에 저희는 Database와 소통하기 위해 SQL을 직접 배워야할 필요가 없는 것이죠 이렇게 장고가 알아서 만들어준 SQL Database를 Model이라고 부르고 이 Model은 field로 구성되어 있습니다. 이러한 field는 저희가 일을 하기에 매우 좋은 형태로 구성되어 있습니다. 몇가지 예를 들어드릴게요~ 1) imagefield -. 오직 그림파일만 선택될 수 있도..

안녕하십니까 다제입니다. 오늘은 Linear regression에 대해서 공부를 진행해보도록 하겠습니다. 저는 선형회귀를 공부하는데 정말 많이 많이 많이 어려웠습니다. 그러나, 큰 그림을 잡고나서 다시 보니 생각보다 간단한 거구나? 하는 마음이 들었습니다. 이에, 학습하시는 자료와 데이터는 분명히 있을거라 생각하고 제가 이해한 선형회귀에 대한 큰 그림을 아래와 같이 설명드리겠습니다. 개요 -. Linear regression(선형회귀)은 무엇을 하는 것인가? -. Linear regression(선형회귀)을 위해 알아할 것들은 무엇이 있는가? -. OLS(최소승자법)는 왜 나온거에요? 그게 무엇이죠?? 1. Linear regression(선형회귀) is So What? 위 그림은 방수에 대한 집값을 점..

안녕하십니까 다제입니다. 저는 니꼬쌤을 정말 좋아하는데요 오늘은 니꼬쌤의 무료강의 중 react.js로 moive-app site를 따라서 만들어 보겠습니다. [완성된 화면] //필자의 개인적인 견해 혹시 클론 코딩에 대해 부정적인 시각을 가지고 있으신 분들을 위해 저의 의견을 간략하게 전달드리겠습니다. 모든 학습은 모방으로 부터 시작되며, 저희처럼 프로그램 세계에 막 입문한 사람들에게 프로가 직접 구현해놓은 코드를 따라서 작성해보는 일은 코딩의 흐름과 방향을 잡는데 무척 도움이 된다고 생각합니다. 저같은 경우, 코딩을 시작한지 2개월 되었습니다. 이렇게 무작정 코드를 따라쳤을때 정말 눈에 띄게 코드와 익숙해졌습니다. 이에, 저는 6개월이 될때까지는 클론코딩을 지속적으로 진행할 예정입니다. 강의는 니꼬쌤..

안녕하세요 다제입니다. 저는 요즘 airbnb 클론 코딩을 집중하여 진행중에 있습니다. 이에, 제가 만난 "오류를 소개"하고자 이렇게 포스팅을 하게 되었습니다. 또한, 저는 프로젝트 세팅 환경을 구성하는게 너무 어렵고 힘들었습니다. 이 프로젝트를 진행하는 동안 반 이상의 에너지는 환경을 세팅하는데 쏟을 만큼 코딩보다 프로젝트 환경을 세팅하는데 힘들었습니다. 그래서 세팅을 설정하는 부분에서만 자세히 다루고 나머지 부분에는 큰 흐름과 오류를 주로 다룰 예정입니다! 또한, 이전에 포스팅하였던 방식과 사뭇다르게 포스팅되오니 구독자 분들께서는 참고 부탁드립니다. 이 글은 사전에 포스팅된 글과 다르게 보고형으로 작성되지 않았습니다. 소설처럼 쭉~ 흐름을 따라가는 글입니다. 소설처럼 글을 작성하는 이유는 -. 저는 ..

안녕하십니까 다제입니다. 브루스테이트의 세븐랭귀지라는 책을 읽고자 하였으나, io, ruby, 스칼라 등 개발에 관련된 서적이였다. 처음 소개 받기로는 생각하는 폭을 넓힐 수 있다고 하여 선정했으나, 지금 당장 나에게 꼭 필요한 서적은 아니라고 생각되었다. 이에, CODE(하드웨어와 소프트웨어에 숨어 있는 언어)라는 책을 읽어보고자 한다. 총 25chapter로 구성었기에 하루에 1chapter씩 25일을 목표로 잡고 있다. 1. 읽게 된 계기 -. 노마드코더 니콜라스(니꼬)가 추천해서! -. 컴퓨터는 어떻게 0과 1로써 이렇게 다양한 일을 할 수 있는걸까? -. 과연 컴퓨터는 어떻게 데이터를 저장하는가? -. 어떻게 정보가 사람의 언어 -> 기계어 -> 사람의 언어로 전달이 될 수 있을까? ∴ 위와 같..