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[익선동] 살라댕방콕
일상다반사/맛집 2020. 4. 18. [익선동] 살라댕방콕 익선동에 볼일도있고 태국음식이 먹고싶어서 찾아봤더니 살라댕 방콕이라는곳이 나와서 방문 두개 메뉴를 시켰는데 그냥 그럭저럭한 맛이였다. 멘보샤가 맛있었고, 팟타이에서 나오는 매운가루가 생각보다 매웠다... 먹을때는 조금씩 덜어먹는걸 추천. 그리고 식당이 예뻐서 사진을 많이 찍었는데 인생샷을 많이건져서 뿌-듯 - 살라댕 모듬 플레이트 & 슈림프 팟타이 오믈렛 http://naver.me/GXhULb3A 네이버 지도 살라댕 방콕 map.naver.com
[스시만] 서초 스시맛집
일상다반사/맛집 2020. 4. 18. [스시만] 서초 스시맛집 기념일이여서 뭔가 특별한걸 먹고싶어서 회사에서 스시를 회식으로 먹고싶을때 항상 갔던곳이 있는데 그곳이 바로 스시만 가격은 내돈을 내기엔 살짝 부담스러울수도있지만~ 그래도 기념일에 가는건 정말 좋은곳같다. 가격은 런치엔 8만원, 디너는 13만원정도한다 정말 대접받는게 뭔지 느끼는곳! 맛도 정말 맛있고 스시집중 인생맛집같다. (아래는 위치정보) 서초역4번출구에서 서초13버스를 타고가면 편하게 도착할수있다. https://map.naver.com/v5/entry/place/1837440079?c=14136538.7066309,4508208.1551170,15,0,0,0,dh 네이버 지도 스시만 map.naver.com 개인적으로 가장 좋아했던 초밥 - 기억으론 참치를 해체하고나서 뼈에붙은 고기로 만들었다고한다..
[Pandas] Dataframe resample 함수
Data/Data Analysis 2020. 3. 30. [Pandas] Dataframe resample 함수 시계열 데이터를 처리할 때 일정시간 간격이 벌어져있을때 upsampling, downsampling 기법을 이용하여 데이터를 늘리거나 줄인다. 이러한 방법은 pandas.Dataframe에서 resample함수를 이용하여 작업한다. 일단 해당 작업은 index가 datetime형식이여야 지원이 가능하다. 두가지 방법이있는데 다 알아보자 1. 복잡하지만 자세하게 세팅이 가능한 방법 먼저 데이터를 불러읽은다음에 info함수를 사용하여 column들의 정보를 빼온다. 현재 timestamp column은 string 형식이고 index가 아니기때문에 resample 함수를 쓸수가없음 따라서 다음과 같이 datetime으로 변환을 하고, 다시 info함수를 쓰면, 기존의 timestamp column이 date..
[ML] Anomaly Detection 알고리즘 정리
Data/Data Science 2020. 3. 22. [ML] Anomaly Detection 알고리즘 정리 1. OneClassSVM https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.svm.OneClassSVM.html sklearn.svm.OneClassSVM — scikit-learn 0.22.2 documentation scikit-learn.org 2. Isolation Forest https://ko.logpresso.com/documents/anomaly-detection LOGPRESSO: 이상탐지 이제 이상거래나 내부유출탐지는 단순한 임계치 기반의 탐지규칙이 아닌 머신러닝 기반 탐지 기술이 필요합니다. ko.logpresso.com
TIL/잡다한 2020. 3. 16. [Coursera] 잡다한 정리 In Stochastic gradient descent we - use one sample at a time What is a problem with Stochastic Gradient Descent(SGD) - the approximate cost will fluctuate rapidly
[Pytorch] Linear Regression Prediction
Data/Data Science 2020. 3. 11. [Pytorch] Linear Regression Prediction 간단한 Linear Regression모델 선언 import torch.nn as nn class LR(nn.Module): def __init__(self, in_size, output_size): super(LR, self).__init__() self.linear = nn.Linear(in_size, output_size) def forward(self, x): out = self.linear(x) return out # Linear Regression model 생성 model = LR(1, 1) # Linear Regression bias, weight 변수 확인 model.state_dict() """ OrderedDict([('linear.weight', tensor([[-0.3027]]))..
[Git] 저장소에 있는 여러파일 한번에 삭제하기
TIL/잡다한 2020. 3. 11. [Git] 저장소에 있는 여러파일 한번에 삭제하기 git작업할때 여러파일을 한번에 삭제할 때가 있는데 다음과 같이 삭제하려면 너무 노동같음 git rm file1.txt file2.txt ... 2~3개파일이면 몰라도 10개가 넘어가면 시간이 너무아까운데 다음과 같은 명령어로 쉽게 삭제할수있다 git ls-files --deleted -z | xargs -0 git rm
[Pytorch] Differentiation in Pytorch
Data/Data Science 2020. 3. 11. [Pytorch] Differentiation in Pytorch coursera pytorch 코드 내용 간단 정리 - 미분값을 알고싶은 변수는 tensor 선언동시에 requires_grad 값을 True로 설정 - backward() 함수는 미분을 적용하는 함수 - 미분함수에 변수를 넣을시 값을 얻고싶다면 .grad 로 얻을수있음 x = torch.tensor(2, requires_grad = True) y = x**2# y(x) = x^2 , y= 2^2 = 4 y.backward() # y'(x) = 2x 미분 x.grad # y'(x) = 2 * 2 = 4 u = torch.tensor(1, requires_grad = True) v = torch.tensor(2, requires_grad = True) f = u*v + u**2 f.backward() # ..
[Statistics] 회귀와 예측2
Data/Data Analysis 2020. 3. 9. [Statistics] 회귀와 예측2 용어 정리 제곱근 평균제곱오차 (root mean squared error, RMSE) : 회귀 시 평균제곱오차의 제곱근. 회귀모형을 평가하는 데 가장 널리 사용되는 측정 지표 잔차 표준오차(residual standard error, RSE) : 평균제곱오차와 동일하지만 자유도에 따라 보정된 값 R 제곱 : 0~1까지 모델에 의해 설명된 분산의 비율, 모델이 데이터에 얼마나 적합한지 평가하는 기준 t 통계량 : 계수의 표준오차로 나눈 예측변수의 계수. 모델에서 변수의 중요도를 비교하는 기준 가중회귀 : 다른 가중치를 가진 레코드들을 회귀하는 방법 추가 정리 $R^2 = 1 - \frac{\sum_{i=1}^{n}(y_i - \hat{y_i})^2}{\sum_{i=1}^{n}(y_i - \bar{y})^..
[Statistics] 회귀와 예측
Data/Data Analysis 2020. 3. 6. [Statistics] 회귀와 예측 용어 정리 응답변수(반응변수) - 예측하고자 하는 변수 독립변수 - 응답치를 예측하기 위해 사용되는 변수 레코드 - 한 특정 경우에 대한 입력과 출력을 담고 있는 벡터 절편 - 회귀직선의 절편. 즉, X=0일 때 예측값 회귀계수 - 회귀직선의 기울기 적합값 - 회귀선으로부터 얻은 추정치 (예측값) 잔차 - 관측값과 적합값의 차이 (오차) 최소제곱 - 잔차의 제곱합을 최소화하여 회귀를 피팅하는방법 (보통최소제곱) 회귀식 책에는 글이 너무많아서 대충 정리 Y = aX + b b - 절편 a - 회귀계수 (기울기) Y - 응답변수 또는 종속변수 (머신러닝분야에선 목표벡터) X - 독립변수 혹은 예측변수 (머신러닝분야에선 피처벡터) 적합값과 잔차 회귀분석에서 중요한 개념은 적합값과 잔차. 보통 모든 데이터가 정..
[Scala] Scala 언어 기초공부(4) - 클래스
Data/Data Engineering 2020. 3. 4. [Scala] Scala 언어 기초공부(4) - 클래스 가장 단순한 클래스 정의는 예약어 class 와 식별자만 있는 것 class User val user1 = new User C++와 같게 new 는 클래스의 인스턴스를 만들기위해 사용됨 class Point(var x: Int, var y: Int) { def move(dx: Int, dy: Int): Unit = { x = x + dx y = y + dy } override def toString: String = s"($x, $y)" } val point1 = new Point(2, 3) point1.x # 2 println(point1) // (2, 3) 생성자 class 가 생성될때 생성자는 기본 값을 제공하고, 선택적으로 매개변수를 가질수가 있음 class Point(var x: Int = 0,..
[Scala] Scala 언어 기초공부(3) - 변수 타입
Data/Data Engineering 2020. 3. 3. [Scala] Scala 언어 기초공부(3) - 변수 타입 통합된 타입 Any 는 모든 타입들의 슈퍼 타입이며 톱타입이라고 함 (그림에도 보이다시피) Any는 AnyVal, AnyRef두개의 서브클래스를 가지고있음 AnyVal은 값 타입을 대표하고, AnyRef는 참조 타입을 대표 val list: List[Any] = List( "a string", 732, 'c', true, () => "functions" ) # 출력결과 ``` a string 732 c true ``` 위와같이 Any는 문자열 값, 정수 값, 문자 값, boolean값과 함수 모두를 포함하여 다양한 타입의 원소들도 초기화 되어있지만 정상적으로 출력되는것을 확인할수가 있음 타입 캐스팅 윗 그림대로 변수전환만 가능 역순으로는 안됨 (지금 공부한바로는) val x: Long = 98765432..

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