Study (25) 썸네일형 리스트형 django 기초 - high chart 사용하기 절차 1. app - index page 생성 2. high chart 사이트 접속 원하는 그래프 찾기 3. url, views, html 작성 4. 데이터 가져오기 1. high chart 사이트 https://www.highcharts.com/demo Highcharts | Highcharts.com www.highcharts.com 사이트에 접속하면 다음과 같이 보인다. default - dark unica - sand signika -grid light 를 눌러보면 각 그래프 테마를 확인할 수 있다. 여기서 원하는 그래프를 클릭하고, 하단 EDIT IN CODEPAN 을 클릭하면 html, css, js 코드를 확인할 수 있다. 2. urls, views, html 작성 ! root web의 se.. Deep Learning - 이미지 이진 분류 프로그램[CNN, Transfer Learning] 0. 마스크 착용/ 미착용 구분 지금은 많은 매장에서 체온측정 등의 입장절차가 자동화 되었다. 지난 1년간 마스크 착용이 의무화되고 당연시 되었지만, 아직까지 턱스크 등 부적절하게 마스크를 착용하는 사람들을 적지 않게 볼 수 있다. 개인 프로젝트로 사람 얼굴 이미지를 입력했을때 각각 마스크 착용/미착용을 구분하는 모델을 구축해 보았다. 1. 데이터 Quantity and Quality 데이터의 '양'과 함께 학습에 사용되는 데이터의 '질'역시 매우 중요하다. 모델 학습에 있어서 데이터의 양은 그만큼 모델에게 충분한 학습이 가능하게 해준다. 처음 모델을 구성할때 단순히 데이터의 '양'에 집중해서 이미지 데이터를 수집하였다. 구글에 단순히 face, man, masked face, KOVID mask 등의 .. 중국어 성조 분석-학습 프로그램 0. 중국어의 구조와 성조 언어 중국어는 성조 언어이다. 성조언어란, 같은 음의 발화여도 음높이의 변화에 따라 의미를 구별하는 것을 뜻한다. 중국어나 기타 성조언어를 공부해보지 않은 한국인 화자라면, 직감적으로 이해가 안될 수 있다. 아래에 다시 설명하도록 하겠다. 많은 사람이 알다싶이 중국어의 표기문자는 한자이다. '좋다'라는 의미는 好로 표기할 수 있다. 대표적으로 한국어와 영어는 표음문자로 보는 그대로 읽을 수 있지만, 한자는 표의문자이기 때문에 (정확히는 반표음반표의) 병음-pinyin 으로 중국어의 발음을 표기한다. 영어와 발음이 비슷하지만 일부 다른 요소가 존재한다. 위의 글자는 읽혀지는 대로 '하오'라고 읽을 수 있다. 위의 표기에서 볼 수 있듯이, 병음 중 붉게 표시된 부분이 성모, 하늘색.. 베르누이 분포, 이항분포, Random Walk 베르누이 분포 확률 p로 성공, q로 실패를 하는 확률변수는 베르누이 분포를 따른다. 예를 들어 동전던지기는 Bernoulli(0.5)이다. 이항분포 매회 성공확률 p를 n번 반복했을때 성공회수 X가 있다. 이때 X는 이항분포를 따른다. 예를들어 타율 3할 4푼 5리 타자가 매경기 네번 타석에 섰고, 126경기를 소화했다고 한다. 이번 시즌 매경기 hit수와 전체 hit수를 예측해보자 import numpy as np a = np.random.binomial(4,0.345,size = 126) print('매경기 평균 hit수: {}, 한시즌 총 hit수: {}'.format(a.mean(), a.sum())) 매경기 평균 hit수: 1.48, 한시즌 총 hit수: 187 Random Walk 평면에서 .. Random 개요, 컴퓨터의 난수 생성 난수 Random 동전을 던지거나, 주사위를 굴리거나 카드를 섞는 등의 행동은 우리가 '진짜(Truly)' 난수라고 할 수 있지만, 매번 이러한 시행을 통해 난수를 추출하는 것은 너무 오래 걸린다. 따라서, 컴퓨터는 난수를 흉내낸 난수를 만들게 된다. 다시말해, 정말 확률적으로 만들어진 난수가 아닌 일종의 계산을 통해서 난수를 만든 것이다. 컴퓨터의 난수는 두가지 개념으로 나눌 수 있다. Pseudo-Random과 Quassi-Radom이다. Pseudo[유사] random은 그 어원대로 난수를 흉내내는 수이다. 따라서 실제로는 규칙을 가지고 있지만, 일반적으로 사람은 규칙에 따라 발생되는 수들을 통해 그 규칙을 추정해 낼 수 없다. 난수발생의 알고리즘 2가지 1. mid-square 우리가 1195라는.. 적분 in Python, 몬테카를로 방법 Monte-Carlo Method 표준 정규 분포의 적분 표준 정규 분포 확률 밀도 함수 $$ f(x) = \frac{1}{\sqrt{2 \pi}} e^{- \frac{1}{2} x^{2} } $$ 1.96~ 6까지의 적분 일반적인 적분식으로 계산하자면, $$\int_{1.96}^{6} \frac{1}{\sqrt{2 \pi}} e\left( - \frac{x^{2}}{2} \right) \, dx$$ 위 평면의 1.96부터 6까지의 초록색 막대그래프들의 넓이의 합을 구하면 된다. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline #Trapezoidal Rule def normal_pdf(x,m = 0, std = 1): return np.exp(- ( (x - m.. ML : K- 최근접 이웃 K-NN(K-Nearest Neighbor Algorithm) K - NN Algorithm 쓰옆쓰라는 말이 있다. 쓰레기 옆에는 쓰레기라는 말로 '유유상종' - 비슷한 사람끼리 친해지고 사귄다는 말이다. K-NN 알고리즘도 이와 같다. 입력받은 데이터를 가장 성질이 가장 가까운 이웃을 비교하여 분류하는 것이다. 예를들어 평면에 위와 같이 데이터들이 분포해 있다고 가정하자, 빨간 점들은 대부분 X축 값이 크고 Y축 값이 작은 위치에 분포되어 있다. 파란 점들은 대부분 X축 값이 크고 Y축 값이 큰 위치에 분포되어 있다. 초록 점들은 X축 값이 작은 곳에 분포되어 있다. 이때, 새로운 데이터가 주어졌고, 해당 데이터는 X축 성분 값이 작고 Y축 값은 약간 높은 편이다. 최근접 이웃 알고리즘을 이용했을때, 해당 값 근처에 가장 많은 색에 따라 새로운 데이터가 분류된다... 자기회귀누적이동평균 ARIMA Model 지난번 시계열 데이터에 이어, 오늘은 ARIMA Model에 대해 포스트 한다. 정의 "ARIMA model is transformed into stationary time series through the difference and fitting as ARMA model." ARiMA 모델은 ARMA 모델로, 차분과 fitting(훈련)을 통해 stationary(정상성) 시계열 데이터로 변환된다. ARIMA 모델을 ARMA 모델의 일반화로, 시계열 데이터를 예측 할때 사용이된다. (위키백과) 여기서 I 는 stationary time series로 바꿔주는 차분 값이다. 결국 ARMA 모델을 이해해야하고, 하나씩 공부하다보면 감이 온다. Models AR(p) = ARIMA(p,0,0) MA(q) =.. 이전 1 2 3 4 다음
