https://hashcode.co.kr/questions/495/dictitems%EC%99%80-dictiteritems%EC%9D%98-%EC%B0%A8%EC%9D%B4%EC%A0%90%EC%9D%80-%EB%AD%94%EA%B0%80%EC%9A%94 dict.items()와 dict.iteritems()의 차이점은 뭔가요? dict.items()와 dict.iteritems()의 차이점은 뭔가요?Python docs에서 보니까 dict.items(): dict의 (key, value) 쌍을 복사한 list를 return dict.iteritems(): dict의 (key, value) 쌍의 iterator를 return 라고 하던데, 제가 코드를 돌려 보니까 둘 이 같은 객체의 레퍼런스를 retu..

https://kongdols-room.tistory.com/89 레전드(legend, 범례) 함수의 옵션(입력 변수) - matplotlib(13) 파이썬 버전 3.7 기준 matplotlib 버전 3.0.3 기준 레전드(legend)의 입력 변수 본 포스팅에서는 레전드의 입력 키워드에 대한 내용을 다룬다. 본 포스팅에서 다루는 내용은 파이썬의 help()함수를 통해 얻을 수.. kongdols-room.tistory.com

https://studymake.tistory.com/425 넘파이(numpy)에서 다차원 배열을 입력하는 방법 넘파이(numpy)를 사용하기 위해서는 다음과 같이 import 해야 한다. winpython, python(x,y)에는 기본적으로 포함되어 있으므로 바로 사용할 수 있다. import 명령을 이용하면 되는데 다음과 같이 몇 가지 방법이.. studymake.tistory.com

https://rfriend.tistory.com/349 [Python NumPy] 다차원 배열을 1차원 배열로 평평하게 펴주는 ravel(), flatten() 함수 이번 포스팅에서는 파이썬에서 다차원 배열(array)을 1차원 배열로 평평하게 펴주는 NumPy의 ravel() 함수, flatten() 함수에 대해서 알아보겠습니다. 1차원 배열을 다차원 배열로 재구성/재배열 해주는 NumPy의 r.. rfriend.tistory.com

http://research.sualab.com/introduction/practice/2019/02/19/bayesian-optimization-overview-1.html Bayesian Optimization 개요: 딥러닝 모델의 효과적인 hyperparameter 탐색 방법론 (1) 지난 글의 서두에서 ‘AutoML’이라는 주제에 대해 간단히 소개해 드린 적이 있습니다. AutoML을 한 문장으로 표현하자면 ‘Machine Learning으로 설계하는 Machine Learning’이라고 하였으며, 현재 3가지 방향으로 연구가 진행된다고 하였습니다. research.sualab.com

https://eclipse360.tistory.com/9 [파이썬] Graphviz PATH 오류 graphviz 모듈을 이용하여 dot 파일을 png 파일로 변환하려 하는데, make sure the Graphviz executables are on your systems' PATH 라는 오류가 발생하여 이를 해결하는데 한참 걸렸습니다. 방법은 다음과 같습.. eclipse360.tistory.com

confusion_matrix(y_true, y_pred) accuracy_score(y_true, y_pred) precision_score(y_true, y_pred) recall_score(y_true, y_pred) fbeta_score(y_true, y_pred, beta) f1_score(y_true, y_pred) classfication_report(y_true, y_pred) roc_curve auc

베이지안 정리 1. 농어, 연어 피부색 예제를 통한 베이즈 룰 이해 설명 쉽게된 자료 https://hyeongminlee.github.io/post/bnn001_bayes_rule/ Bayes Rule (베이즈 룰) | Hyeongmin Lee's Website Bayes Rule은 Bayesian Deep Learning에서 가장 기본이 되는 개념입니다. 어떤 값을 예측하기 위한 수단으로서 딥러닝 이전부터 굉장히 많이 쓰여 왔던 방식이기 때문에 Bayesian Deep Learning이 아니더라도 알아두면 굉장히 유용한 정리이기 때문에 머신러닝이나 통계학을 공부하신 분들이라면 대부분 들어보셨을 만한 유명한 정리입니다. 이번 포스트에서는 이 Bayes Rule에 대해 간단히 살펴보고, 수식의 Notat..