[해커랭크 SQL] Basic Join 문제풀이 (6)
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코딩테스트 입문 Day 13 문자열, 배열, 사칙연산, 수학, 조건문 컨트롤 제트 배열 원소의 길이 중복된 문자 제거 삼각형의 완성조건 (1)
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코딩테스트 입문 Day 12 문자열, 정렬, 사칙연산, 수학 모음 제거 문자열 정렬하기 (1) 숨어있는 숫자의 덧셈 (1) 소인수분해
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코딩테스트 입문 Day 11 수학, 반복문 주사위의 개수 합성수 찾기 최댓값 만들기(1) 팩토리얼
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코딩테스트 입문 Day 10 조건문, 배열, 수학, 시뮬레이션 점의 위치 구하기 2차원으로 만들기 공 던지기 배열 회전시키기
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코딩테스트 입문 Day 5 수학, 배열 옷가게 할인 받기 아이스 아메리카노 나이 출력 배열 뒤집기
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코딩테스트 입문 Day 4 수학, 배열 피자 나눠 먹기 (1) 피자 나눠 먹기 (2) 피자 나눠 먹기 (3) 배열의 평균값
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코딩테스트 입문 Day 2 사칙연산, 조건문, 배열 두 수의 나눗셈 숫자 비교하기 분수의 덧셈 배열 두 배 만들기
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[ML] 랜덤 포레스트(Random Forest)
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모델의 예측 성능을 향상시키기 위해 사용되는 배깅 기법과, 부스팅 기법에 대해 알아본다.
[ML] 회귀 모델평가지표, 변수 스케일링 이해하기
학습 키워드 : 랜덤포레스트, 평가지표, 회귀, Logarithm, 이상치, 희소값, 이산화
Project
[Time Series Forecasting] 판매량 예측하기 - EDA
캐글 데이터셋, Forecasting Mini-Course(S3E19) EDA 진행
[Ebook 집필 후기] 데이터 분석, 한 권에 입문하기
📚 전자책 출간 프로젝트 멋쟁이사자처럼 AI 스쿨 7기 수료 후, 수강생들과 함께 전자책을 집필하였다. 기간: 2023-02-06 ~ 2023-06-17
[비즈니스 분석] SQL로 US E-commerce 데이터 분석하기 - RFM
목표: Kaggle의 ‘United States E-Commerce records 2020’ 데이터셋으로 RFM 분석한다.
[비즈니스 분석] Python으로 US E-commerce 데이터 분석하기 - RFM
목표: Kaggle의 ‘United States E-Commerce records 2020’ 데이터셋으로 RFM 분석한다.
[비즈니스 분석] Python으로 US E-commerce 데이터 분석하기 - EDA
목표: Kaggle의 ‘United States E-Commerce records 2020’ 데이터셋으로 RFM 분석하기 전, EDA를 진행한다.
[ML] 사이킷런(scikit-learn)으로 와인 분류하기 - 로지스틱회귀(Logistic Regression)
사이킷런의 와인 분류 데이터셋을 사용하여 로지스틱 회귀 분석을 한다.
[ML] 사이킷런(scikit-learn)으로 보스턴 집값 예측하기 - 다항회귀(Polynomial Regression)
사이킷런의 보스턴 주택 가격 데이터셋을 사용하여 다항 회귀 분석을 한다. 참고로 해당 데이터셋은 윤리적인 문제로 scikit-learn 1.2 버전 이후로 삭제되었다.
[ML] 사이킷런(scikit-learn)으로 보스턴 집값 예측하기 - 다중선형회귀(Multiple Linear Regression)
사이킷런의 보스턴 주택 가격 데이터셋을 사용하여 다중선형회귀 분석을 한다. 참고로 해당 데이터셋은 윤리적인 문제로 scikit-learn 1.2 버전 이후로 삭제되었다.
[ML] 사이킷런(scikit-learn)으로 보스턴 집값 예측하기 - 선형회귀(Linear Regression)
사이킷런의 보스턴 주택 가격 데이터셋을 사용하여 선형회귀 분석을 한다. 참고로 해당 데이터셋은 윤리적인 문제로 scikit-learn 1.2 버전 이후로 삭제되었다.
SQL
[MySQL] 제어문(CASE/IF)을 사용하여 데이터 변환하기
🎯 목표 MySQL에서 지원하는 제어문 ‘CASE’, ‘IF’를 사용하여 데이터를 변환하여 불러온다.
[MySQL] 그룹화하여 데이터 조회하기
🎯 목표 GROUP BY 절에 대해 알아보고 그룹 함수를 사용하여 데이터를 추출해본다.
[MySQL] Mac M1에 MySQL Workbench 설치하기
🎯 목표 MySQL 서버에 GUI 환경으로 접속할 수 있는 MySQL Workbench를 설치하고 서버 접속방법을 알아본다.
[MySQL] Mac M1에 MySQL 서버 설치하기
🎯 목표 SQL 실습을 위해 MySQL(DBMS) 설치를 진행한다. 여러 버전 중 무료 버전인 MySQL Community 서버를 설치한다.
[MySQL] 여러 테이블을 하나의 테이블로 조합하기
JOIN를 이용해 여러 테이블을 하나의 테이블 또는 결과 집합으로 표현하기
[MySQL] 특정 문자를 포함하는 데이터 검색하기
LIKE, REGEXP 연산자를 이용해 특정 문자열을 포함하는 데이터 검색하기
Github
[Github 블로그] 형광펜 밑줄 효과 추가하기
텍스트 절반만 형광펜 효과를 주어 깔끔하게 포인트 주기
[Git] 로컬 폴더에서 github 파일 업데이트 하기 - add, push, pull, commit
목표: 로컬 폴더로 github repositories 연결, 업데이트, 불러오기
[Git] git 설치하고 github repositories 연결하기
목표: imac(m1)에 git 설치 및 github repositories 연결
Visualization
[Seaborn] mpg 데이터셋의 수치형 데이터 시각화하기 (2)
👀 데이터셋 정보 ‘mpg’ 데이터셋에 대한 정보와 변수 한 개를 대상으로 한 시각화 과정은 이전 게시물 에 자세히 기록하였다.
[Seaborn] mpg 데이터셋의 수치형 데이터 시각화하기 (1)
파이썬 시각화 라이브러리, Seaborn ‘mpg’의 수치형 데이터 시각화하기
[Matplotlib] Colormap(cmap) 종류 확인하기
파이썬 시각화 라이브러리, 사용가능한 색상 종류 확인하기
[Matplotlib] 1. 기본 그래프(꺾은선) - 레이블, 범례, 축 범위 설정하기
파이썬 시각화 라이브러리, Matplotlib 기본 사용법
DL
[DL] 1. 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) - 컨볼루션 및 풀링 계층
CNN 레이어의 여러 단계 중, Convolution/Pooling에 대해 알아본다.
[DL] 옵티마이저(Optimizer)의 필요성 및 종류
Deep Learning에서 고려해야하는 Optimizer에 대해 알아본다.
[DL] 활성화 함수(Activation Function)의 필요성 및 종류
✔️ 학습목표 활성화 함수 정의 활성화 함수 등장배경 활성화 함수 필요성 활성화 함수 종류 및 특징
TIL_202307
[TIL] OpenCV 이미지 출력 시 색상이 바뀌는 이유
OpenCV 로 이미지를 출력하여 보면 다른 색상의 이미지가 반환되는데 이유와 해결방법을 알아보자
[TIL] 랜덤 포레스트(Random Forest) 모델 해석
랜덤 포레스트의 단일 결정 트리를 추출해 트리 분할 과정과 feature importance를 시각화해 본다.
[TIL] 표본분산에서 n이 아닌 n-1로 나누는 이유
표본분산을 구할 때 전체 자료의 수(n)이 아닌 n-1로 나누는 이유에 대해 알아보았다.
Error-Warning
[경고 메시지] RuntimeWarning: invalid value encountered in log1p
Numpy 에서 제공하는 log 함수에 관한 경고 메시지를 분석한다.
DB
[Database] 2. ERD(Entity Relationship Diagram)
목표 : ERD, 엔터티, 인스턴스, 속성을 이해한다.
[Database] 1. 데이터 모델링(Data Modeling)
목표 : 데이터 모델링의 정의, 특징, 종류(설계 단계), 유의사항을 이해한다.