wellcome_공부일기

언니의 에어팟으로 편리를 연명하다가 내것이 필요하다는 생각에 쿠팡에서 구매했다. 언니도 쿠팡에서 구매했다길래 그래도 되나 싶었는데, 의외로 많은 사람들이 에어팟을 쿠팡에서 산다는 것을 알았다. 그래서! 나도 쿠팡에서 바로 결제했다. 금요일에 시켰는데, 일요일에 도착했다. 가격은 15만원대이다. (애플 스토어에서는 19만원대이다.) 쿠팡에서 애플 코리아 공식 리테일 협약을 맺어서 정품 에어팟을 전달한다고 한다. 아무튼 하나하나 뜯어봤다. 설명서도 들어있다. 그리고 2020년 12월에 제조했다는 표기가 있다. (제조연월 DEC-2020) 처음 꺼냈을 때, 굉장히 빤질빤질하다. 계속 쓰면 색이 바래고 빤질이 없어진다. 그래서 바로 에어팟 케이스를 구입할려고 한다. 그 전에!! 에어팟을 애플 계정에 정품으로 등..

밀리 바비 브라운 주연의 영화 관객에게 말하는 화자 시점으로 이야기가 진행된다. 이런 영상이 오랜만이라서 처음에 부끄럽고 어색했지만, 계속 보면서 적응했다. 영국 여성 참전권이라는 법 개정을 두고 이야기가 펼쳐진다. 예전 영국의 시민의 인식과 의식, 문화를 알 수 있었다. 역사를 알고 보면 더 재미있겠지만, 굳이 알 필요는 없다. 밀리바비브라운이 영화에서 입은 드레스들이 정말 예뻤다. 그리고 남자 주인공이 정말 잘생겼었다. 영화에서 가장 눈에 띈 캐릭터가 아닌가 싶다. 영화의 인기에 큰 한 몫을 책임지고도 있는 것 같다. 디카프리오 리즈 시절을 보는 기분이었다. 연기도 잘해서 나중에 유망한 배우가 될 것 같다. 어울리기 힘든 머리를.. 소화했다. 머리가 짧아도 잘생김은 그대로구나..부럽다. ㅠ ㅇ ㅠ 영..

나동빈님 유투브 강의 보면서, youtu.be/m-9pAwq1o3w 내가 잘 안쓰거나 몰랐던 파이썬 문법/함수 등등 정리 알고리즘 측정시간 # 알고리즘 측정시간 import time start_time = time.time() # 측정 시작 # 프로그램 소스코드 end_time = time.time() # 측정 종료 print('time: ', end_time - start_time) # 수행 시간 출력 파이썬의 실수형 오늘날 가장 널리 쓰이는 IEEE754 표준에서는 실수형을 저장하기 위해 4바이트, 혹은 8바이트의 고정된 크기의 메모리를 할당하므로, 컴퓨터 시스템은 실수 정보를 표현하는 정확도에 한계를 가집니다. 예를 들어, 10진수 체계에서는 0.3과 0.6을 더한 값이 0.9로 정확히 떨어집니다...

넷플릭스에 있어서 본 The 100... 혈육이 프리즌 브레이크 다 보고 The 100보라고 추천 추천을 해서 봤는데 너무 재미있다. 원래 드라마 같은 경우에는 끝까지 봐야 성에 풀려서 몇 주만에 시즌5까지 다 봤다.(인터넷에 찾아보니 시즌7까지 나왔다고 한다. ㅠㅠ) 끝날려고 하면 또 사건이 터지고 그걸 해결할려고 하면 또 다른 곳에서 문제가 발생하고 너무 재미있다. 잘 보다가 중간에 무슨 일이 생기겠구나 하고 계속 보다보니 지치다가도 재미있다. 시즌5까지 보면서 나도 냉동수면하고 싶다는 생각이 들었다. 더 나아진 세상에서 새롭게 시작하는 인류의 최초 중 하나가 되고 싶다. 아무튼 The 100을 보게 되면, 인간의 욕심 -> 멸망이 크게 보인다. 스토리 안으로 들어가면 인물들의 감정과 인간이 모여있는..

* 해당 글은 coursera의 Machine Learning by Andrew Ng 강의를 토대로 작성되었습니다. 1. 우리는 어떻게 파라미터 Θ값을 설정해야 할까? 2. Θ값에 따른 예시들 3. Θ에 어떤 값을 넣어야 데이터를 잘 측정할 수 있을까? 4. Summary 1. 우리는 어떻게 파라미터 Θ값을 설정해야 할까? 가설(Hypothesis)은 함수로, 우리가 알아야 할 것은 어떻게 데이터를 잘 예측하는 함수를 만들 수 있을까?로, 즉 어떻게 가설의 2개 파라미터, Θ0과 Θ1를 고를 것이냐는 것과 같은 고민이라고 할 수 있습니다. - 비용함수를 사용하면 주어진 데이터에 가장 가까운 일차함수 그래프를 알아낼 수 있다 - 가설에서 어떻게 Θ0과 Θ1 값을 선택하느냐에 따라 다른 가설들이 만들어질 수..

* 해당 글은 coursera의 Machine Learning by Andrew Ng 강의를 토대로 작성되었습니다. 2. Model and Cost Function - Model Representation 1. 모델 구성(Model Representation) 살펴보기 - 주택 가격 예측 2. 데이터셋/학습셋의 표기법(dataset/training set notation) 3. 훈련집합을 통한 지도학습 알고리즘 과정 4. Summary 1. 모델 구성(Model Representation) 살펴보기 - Portland의 주택 가격 데이터로 집세를 예측 데이터 모형이 일직선을 맞춰볼 수 있는데, 이 선에 근거해서 집을 220K에 팔 수 있다고 말해줄 수 있다. -> 지도 학습 알고리즘의 예시 이를 지도 학..

캐글(kaggle)이란? 캐글은 많은 dataset를 제공하고, 여러 주제를 제시하여 competition을 개최합니다. ex) 타이타닉, 코로나19 예측 대회에서 데이터 사이언스를 잘 구현한 사람에게 상금 혹은 상을 제공합니다. 캐글을 이용하여 데이터 사이언스 문제를 직접적으로 참가할 수 있고 서로가 푼 문제들을 공유할 수 있습니다. - 캐글의 노트북을 사용하면 다른 사용자의 튜토리얼을 보고 실습할 수 있습니다. - 위의 ' + New Notebook '을 클릭하면 local에서 파이썬과 R을 사용하여 캐글 Competition에 참가할 수 있습니다. - 아래와 같은 kernel이 만들어져, 실제 코드를 작성할 수 있습니다. - Course를 통해 빅데이터를 학습할 수 있습니다.

* 해당 글은 coursera의 Machine Learning by Andrew Ng 강의를 토대로 작성되었습니다. 1. Introduction- Unsupervised Learning 1. Unsupervised learning이란? 2. Unsupervised learning 예 3. Unsupervised learning QUIZ 4. Summary 1. Unsupervised learning이란? 어떤 레이블도 갖고 있지 않거나, 모두 같은 레이블을 갖고 있거나,또는 아예 레이블이 없는 상태 그래서 우리에게 주어진 데이터 집합에 우리는 이것으로 무엇을 할지, 또 각 데이터가 무엇인지 알 수 없습니다 "여기 데이터가 있는데, 여기서 어떤 구조를 찾을 수 있지?" "여기 데이터가 엄청 있는데 우선적으..