분류 전체보기105 58일차 JavaScript - 숫자 연산, 조건문, 배열, 난수 21.06.02 JavaScript @JS 조건문 실습 - 숫자연산 그림과 같이 "prompt"창을 통해 각 과목의 점수를 입력 받고 , Console창에 학점 및 평균을 출력 한다. 풀다보면 알겠지만 각 변수 및 평균 값을 형변환하지 않으면 원하는 값이 이상하게 나온다. 아래처럼 57일차에도 언급했지만 JS는 문자가 숫자라면 자기 알아서 그냥 연산해버린다. 즉, 위의 경우는 405060을 3으로 나눈 결과를 출력하였다. 때문에, 내가 원하는 값을 얻기 위해서는 각 변수를 숫자로 형변환 해줘야 한다. 아래는 해당 실습에 대한 코드 및 결과 이다. @JS 조건문 실습 - 배경 색 변경 57일차에서 배경화면을 바꾸는 법을 배웠는데, 해당 실습은 조건문을 적용한 실습이다. 아래는 진행한 실습의 코드이다. "d.. 2021. 6. 2. 57일차 JavaScript - 실습 , 변수, 연산자, 형변환 21.06.01 Java Script @JavaScript => 웹 페이지를 동적으로, 프로그래밍적으로 제어하기 위해서 고안된 객체 기반의 스크립트 언어. % JS의 특징 - 모든 웹 브라우저에서 동작한다. - 웹 브라우저에서 실행 결과를 즉시 확인 - 다양한 용도의 프로그램 개발 - 다양한 자바스크립트 공개 API - 다양한 라이브러리와 프레임워크 내부에선 기존의 자바에서 사용하던 것처럼, 재선언은 불가 하지만 재할당은 가능 한 "let"을 이용하였다. JS에서는 " / "가 자바와 다르게 나머지까지 연산 해버린다. 때문에 나머지 연산자 "%"를 사용 숫자인 문자열을 숫자형 데이터로 연산하면 강제로 형변환을 하여 연산이 된다. 출력한 값을 Console에 출력하였는데, Chrome 한정으로 숫자는 파란.. 2021. 6. 1. 56일차 머신러닝 - Adaptive Bootstrap / JSP - 시험 보호되어 있는 글 입니다. 2021. 5. 31. 55일차 머신러닝 - 캐글 참가 / JSP - Interface 실습 21.05.28 Machine Learning @Kaggle( 캐글 ) 팀등록 및 참여 => 내가 수업듣고있는 "스마트인재개발원" 자체적으로 캐글 대회를 진행하였다. 총 3개반 참여. % 캐글 신청 및 데이터 다운 => 빨간색 동그라미 친 부분이 현재는 참여 신청을 해버려서 저래 뜨지만 원래는 "Join Competition"라고있다. => 해당 문구를 클릭하면 참여할 수 있으며, 사진과 같이 "Data"탭을 통해 파일들을 다운, 설명을 볼 수 있다. => 아래로 스크롤을 내리면 다운로드 받을 수 있으며, 뭐... 별동의 동의를 해야하는데 그냥 누르고 다시 다운버튼 % 팀 등록 및 초대 => "Team"태그에서 내가 팀을 만들 수 있으며( 좌측 ), 팀 멤버를 초대할 수 있다.( 우측 ) => 단, 한명.. 2021. 5. 28. 54일차 머신러닝 랜덤 포레스트 실습 / JSP 게시판페이지 21.05.27 Machine Learning @Ensemble % Bagging 53일차에 했던 내용 이어서 진행한다. Bagging 방법 중 하나 의 예로 랜덤 포레스트라는 방법이 있다. %Random Forest - 랜덤 포레스트 => 결국 요약하자면 랜덤 포레스트( Random Forest )는 결정 트리( Decision Tree )를 기반으로, 여러개의 결정트리 "Classifier"를 생성 한다. 그리고 각 트리별 다른 Sample 데이터를 학습하여 최종적 Voting을 통해 모델을 생성한다. % 주요 매개변수 ( Hyperparameter ) "n_estimators" 옵션은 Default 값이 100개로, 위와 같이 결정 트리 분류 모델의 수를 결정한다. "random_state"는 내가.. 2021. 5. 27. 53일차 머신러닝 - Importance, 시각화 / JSP - DAO 활용 페이지 실습 21.05.26 Machine Learning @ Series - info / 칼럼 및 인덱스 확인 위와 같이 Series의 경우 는 Column을 확인하는 colums 나 index( ) , info( ) 와 같은 함수를 사용할 수 없다 . 하지만 아래와 같이 정의할 때 값을 칼럼으로 주면 결과를 확인할 수 있다. 좌측과 같이 data안의 값을 칼럼이 아닌 List 형태로 주게 되면 DF와 같이 정의 된다. 해당 값을 담고 칼럼, 인덱스, 정보를 확인한다. @중요도 ( Importance ) Model이름.feature_importances_ 는 해당 모델의 각 칼럼별 데이터들이 갖는 중요도 를 표기한다. 출력된 결과는 몇개인지 보이진 않지만 총 117개이다. 이는 Data를 One-hot Encodi.. 2021. 5. 26. 이전 1 ··· 6 7 8 9 10 11 12 ··· 18 다음
