Truman Show

1. 오른쪽 상단 메뉴에서 접속된 계정을 클릭하고 'Log Out'을 클릭한다. 2. 'Log Out' 버튼을 클릭한다. 3. 'Not listed?'를 클릭한다. 4. 접속할 계정 이름(root)를 입력하고 'Next' 버튼을 누른다. 예 ) Username root 5. 접속할 계정의 패스워드를 입력하고 'Sign In' 버튼을 누른다. 예) Password hadoop 6. 언어를 선택하고 'Next' 버튼을 누른다. 7. 타이핑 언어를 선택하고 'Next' 버튼을 누른다. 8. 'Skip' 버튼을 누른다. 9. 'Start using CentOS Linux' 버튼을 누른다. 10. 시작 화면을 설정하지 않으면 'X'버튼을 누른다. 11. 접속 계정 변경 완료!!! 1. 오른..

1. 하둡 설치에 앞서 리눅스 OS와 Virtual Box를 설치한다. 1) 리눅스 OS 설치법 https://truman.tistory.com/49 Fedora 30 workstation iso 설치 방법 https://dl.fedoraproject.org/pub/fedora/linux/releases/30/Workstation/x86_64/iso/ Index of /pub/fedora/linux/releases/30/Workstation/x86_64/iso dl.fedoraproject.org 위의 링크로 들어가시면 아래와 같.. truman.tistory.com 2) Virtual Box 설치법 https://truman.tistory.com/204 Oracle Virtual Box 설치법 - Wi..

1. 아래의 주소에서 'VirtualBox-5.2.10-122406-Win.exe' 파일을 다운로드 받는다. https://download.virtualbox.org/virtualbox/5.2.10/ Index of http://download.virtualbox.org/virtualbox/5.2.10 download.virtualbox.org 2. 'VirtualBox-5.2.10-122406-Win.exe' 파일을 실행시킨다. 3. 아래 그림과 같은 창에서 'Next >' 버튼을 눌러준다. 4. 설치 경로를 지정하고 'Next >'버튼을 눌러준다. 5. 설치 옵션을 지정하고 'Next >'버튼을 눌러준다. 6. 아래와 같은 창에서 'Yes' 버튼을 눌러준다. 7. 'Install' 버튼을 눌러 설치를..

이미지 형태 확인 # 라이브러리 불러오기 import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image import glob # 이미지 불러오기 및 확인 img = Image.open("C:/pypy/dog.jpg") plt.imshow(img) # 이미지 resize 모습 확인 plt.imshow(img.resize([64,64])) # 이미지에 대한 색상 변경 data = img.convert("RGB") # 이미지 resize data = data.resize([64,64]) # 이미지를 숫자 어레이 형식으로 바꾸기 data = np.asarray(data) # 이미지 형태 바꾸기 data..

CNN (Convolution Neural Network) 합성곱 신경망 convolution층과 pooling층을 포함하는 신경망 반복[conv층 -> pooling층] -> fully connected층 conv층 : 이미지의 특징을 추출하는 계층 pooling층 : 특징의 일부분만 취하는 계층 (max pooling을 가장 많이 씀) 합성곱 계산 conv층 (합성곱 계층) feature map을 만들고 그 feature map을 선명하게 해주는 층 image : 1,3,3,1 (이미지갯수, 높이, 너비, 색수) filter : 2,2,1,1 (높이,너비,색수,필터수) striide : 1x1 padding : valid 입력데이터 (3, 3) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 filter (2, 2)..

단층 신경망 # 라이브러리 불러오기 import pandas as pd import tensorflow as tf import numpy as np from pandas import get_dummies from sklearn.model_selection import train_test_split tf.__version__ # 아이리스 데이터 불러오기 iris = pd.read_csv("C:/data/iris.csv") iris.head() # 독립변수, 종속변수 분리 x_data = iris.iloc[:,:-1] y_lables = iris.iloc[:,-1] y_lables.unique() # 수동으로 원핫 인코딩 lables = {"Iris-setosa":[1,0,0], "Iris-versicolo..

1. 선형회귀 예 입력(x) 출력(y) 1 2 2 4 3 6 4 8 5 10 6 12 Q. 7을 입력하면 출력값은? # 데이터 입력 x_data = [1,2,3,4,5,6] y_data = [2,4,6,8,10,12] # 변수 만들기 # seed=0 : 난수값 고정 # tf.random_normal : 정규분포에 해당하는 난수값 리턴 x = tf.placeholder(tf.float32) y = tf.placeholder(tf.float32) w = tf.Variable(tf.random_normal([1],seed=0),name='weight') b = tf.Variable(tf.random_normal([1],seed=0),name='bias') # hypothesis 정의 hypothesis = w..

logistic regression 분류를 하는데 있어서 가장 흔한 경우는 이분법을 기준을 분류하는 경우 - 예) 특정고객이 물건을 구매할지(1) 안할것인지(0) 어떤 기업이 부도가 날것인지(1) 안날것인지(0) 동훈이랑 서영이랑 친구인지(1) 아닌지(0) 오늘 비가 올것인지(1) 안올것인지(0) 적용분야 : 기업의 부도예측, 주가, 환율, 금리등의 Up/Down 예측 R로 코딩하기 1. 성적 예측 # 데이터 불러오기 score

회귀분석(regression) 인과관계를 분석하는 방법 인과관계 어떤 변수가 어떤 변수에게 어떤 영향을 주는지를 판단 인과관계의 조건 1. x가 변할때 y도 변한다. 교육연수 -> 생활만족도 2. 시간적으로 선행되어야 한다. 교육연수가 먼저 선행되어야 한다. 3. 외생변수를 통제(다른 요인을 통제하고 인과관계를 분석) 교육연수 -> 생활만족도 다른 요인 (성별, 직업, 거주지, 근무연수, ...) 상관관계 변수와 변수가 어떤 연관이 있는지 방향성을 나타내다. 종속변수, 목표변수 영향을 받는 변수 독립변수, 설명변수 영향을 주는 변수 예 ) 독립변수 종속변수 담배량 폐암 배기량 연료소비량 광고비 매출액 수학 인공지능 전문가 -> 돈 -> 생활만족도 -> 자동차 판매량 -> 연료소비량 독립변수의 수 1개일때..

중심위치 관찰된 자료들이 어디에 집중되어 있는지를 나타낸다. 대표값 평균, 중앙값 , 최빈값 평균 자료의 중심값으로 자료의 특성을 대표하는 값 모든 자료로 부터 영향을 받는다. (아웃라이어에 취약하다.) 1) 산술평균 2) 가중평균 (Weighted mean) 각 항의 수치에 그 중요도에 비례하는 계수를 곱한 다음 산술한 평균 정밀도나 들어온 양이 같지 않은 물품의 평균 가격처럼 원래의 수치가 동등하지 않다고 생각되는 경우 사용 3) 기하평균 (Gemetric mean) 곱의 형태로 변하는 증가율 비율의 평균계산에 많이 사용된다. 물가상승률, 인구변동률, 연평균증가율 4) 조화평균 (Harmonic mean) 속도 등과 같이 여러 단위가 결합되어 있을때 계산 5) 절단평균,절사평균 (Trimmed mea..