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파일에 데이터 적기, 읽기 [파이썬3][python3]

파이썬 언어로 파일에 데이터 적기,파이썬 언어로 파일 속의 자료 읽어 들이기이 두 가지 방법은 아주 중요한 것이다. 일반적으로 파이썬으로 어떠한 계산을 하던지, 대부분의 경우, 결국에는 위에서 나열한 두 가지 일들과 마주하게 된다.파일에 데이터를 적는 방법, 예제:일차원 데이터, 배열 X[]을적는 방법, 스트링으로 변환하여 적는다. x_decoded[]...

자동 구배 (auto gradient)

자동 구배 (auto gradient) https://indico.ijclab.in2p3.fr/event/2914/contributions/6483/subcontributions/180/attachments/6059/7184/talk.pdfhttps://github.com/HIPS/autogradhttps://jax.readthedocs.io/...

가장 쉬운 출력 방법 [Python]

가장 쉬운 출력 방법 [Python]파일 내용이 없으면, 즉 파일이 없으면 생성하고 요청받은 문자열을 파일에 적는다.파일이 존재하면 파일내용의 마지막 줄 다음에 요청받은 문자열를 추가하여 적는다.세줄을 추가하고 싶을 경우, 리스트에 세개 문자열을 준비한다.파일이름, 출력할 리스트만 작성하고 실행하는 프로그램 어디에서든지 간편하게 사용할 수 있다.&nbs...

가장 쉬운 변수 공유 (클래스를 활용한 변수 공유) [Python]

가장 쉬운 변수 공유 (클래스를 활용한 변수 공유) [Python]포트란 77의 common 문 사용과 같이 특정 변수들을 한 곳에 모아 두고 다른 서브루틴들이 특정 무리 변수들을 활용할 수 있게 할 수 있다. 변수들의 종류별로 사용자가 이름을 붙인 common 문을 선언하면 보다 더 구체적인 변수 무리들을 별도로 관리할 수 있다. 또...

가장 쉬운 denoising autoencoder

가장 쉬운 Denoising autoencoder 노이즈를 없애버리는 autoencoder, denoising autoencoderautoencoder의 변형으로 denosing autoencoder를 생각할 수 있다.아래의 왼쪽의 오염된 문서를 오른쪽의 문서로 변환하는 식으로 응용될 수 있다. 기계학습은 기존의 전통적인 계산체계와는 다른 새로운 형식의...

가장 쉬운 드랍아웃 [Keras]

가장 쉬운 드랍아웃 [Keras]딥러닝에서 과적합(overfitting)을 피할 수 있는 방법으로 드랍아웃 방법이 아주 유명하다. 2012년 탄생하였다.딥러닝의 역사와 함께 시작하였다.극도로 구현이 간단한 알고리듬이다. 알고리듬이라고 말하기에 민망할 정도이다. 하지만, 그 효과는 실로 엄청난 것이였다.난공불락처럼 여겨져 왔었던...

가장 쉬운 LightGBM 모델 [분류, 회귀]

가장 쉬운 LightGBM 모델 [분류, 회귀]https://lightgbm.readthedocs.io/en/latest/https://github.com/microsoft/LightGBMhttps://www.programcreek.com/python/example/88792/lightgbm.Datasethttps://en.wikipedia.o...

가장 쉬운 베이지안 옵티마이제이션 [Python]

가장 쉬운 베이지안 옵티마이제이션(Bayesian optimization)https://en.wikipedia.org/wiki/Bayesian_optimizationhttps://machinelearningmastery.com/what-is-bayesian-optimization/https://github.com/krasserm/bayesian-mach...

가장 쉬운 XGBoost 모델 [분류, 회귀]

가장 쉬운 XGBoost 모델 [분류, 회귀]Gradient Boost를 먼저 고려한다. 초기계산에서 평균값으로 모든 예측 값을 예측한다.실제 값과 오차를 구해낸다. 해당 오차를 예측하는 의사결정 나무(decision tree)를 만든다.기계학습에서 부스팅(Boosting)은 약한 학습기(Weak Learner) 여러개를  결...

가장 쉬운 국소 최소화 [python 3]

가장 쉬운 국소 최소화 [python 3]목적함수의 일차 도함수를 알수 있는 경우, 해석적으로 알 수 있는 경우, 국소 최소화는 아주 빨리 마무리 될 수 있다.일차 도함수가 알려지지 않은 경우, 별도의 알고리듬을 활용한다. 목적함수의 도함수가 알려지지 않은 경우, 국소 최소화를 효율적으로 진행할 수 없어서, 많은 컴퓨터 자원을 사용해야만 한다. ...
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