MATH & ML

프로그램을 짤 때 흔히 둘 중 하나로 써보고 되면 말고 하는식으로 해왔었는데이 둘의 차이를 대강 이야기하자면말그대로 함수의 리턴형이 int형인지 아니면 없는지의 차이다.따라서 int main()에서는 return0; 를 함수내에 포함시켜주어 리턴값을 말해주어야 하는데,컴파일러가 대강 안써도 알아먹어서 생략해도 문제가 없는데 보통은 쓰는 습관을 들여야 하는게 좋다.또한 void main()보다는 int main()이 더 맞는 표현이고 void는 틀린 표현이지만 언제부턴가 자주 쓰게되어이를 사용해도 오류없이 돌아가게 컴파일러가 만들어 졌다고 한다.

자료형은 크게 정수형/부호없는 정수형/실수형 3종류로 나뉜다.정수형은 char, short, int, long long int 등이 있다.부호없는 정수형으로는 그 앞에 unsigned를 붙인 형태들이 가능하다.실수형에는 double, float 등이 있다.각각에 따라 메모리를 얼마나 어떻게 쓰는지 알아두는것은 나중에 큰 데이터에 대하여 효율적으로 데이터를 사용하기위해 꼭 필요하다.(반면 파이썬은 자료형을 굳이 구체적으로 지정해주지 않아도 자동으로 잘 만들어지기 때문에 이런 방식보다는 어떻게 잘 쓸 지 파악하는것이 중요하다) 1. 정수형char=1byte, short=2byte, int(long)=4byte, long long=8byte 이다.(1byte=8bit, bit는 2진수로 나타냈을때 각 자리수 ..

hyperparameter?hyperparameter란 machine learning 학습을 할 때에 더 효과가 좋도록 하는 주 변수가 아닌 자동 설정 되는 변수를 의미한다. 그 hyperprarmeter의 예시로는 다음과 같은 것들이 있다.1. learning rategradient를 할 때에 iteration마다 얼마나의 gap으로 빠르게 혹은 느리게 이동할지 결정하는 계수 2. error function실제 아웃풋과 우리가 계산한 아웃풋 사이의 차이를 error function이라고 하는데 이 때 이 둘의 차이를 어떠한 방식으로 계산할지에 따라 error function이 달라지는데 이 또한 무엇으로 할지는 hyperparmeter로서 무엇을 고를지 잘 정해야한다. 3. batch sizemini ..

1. data[컬럼이름].apply(변형함수)말 그대로 특정 컬럼에 대하여 어떤 변형을 동시에 한 번에 취하고 싶을 때 사용한다. 2. data.loc[data["사용일"]==1, "날짜"]=0data의 사용일 column의 값이 1인 것들만 수정할껀데, 그 로우들의 날짜만 전부 다 0으로 바꾼다(이를 이용하면 null data들을 가장 자주나오는 데이터로 변환도 가능하기 때문에 유용하다) 3. pd.get_dummies(data) (one-hot encoding)그냥 category로 나눠져 있는 부산/대구/대전 의 분류가 있다고 했을때 만약 이 3개가 균등한 가치를 가지도록 숫자 데이터로 변환하기 위해서 어떤 방법이 있을까? 물론 사전 지식이 있어 나눌 수 도 있지만 one hot encoding이라..

loc, iloc 이 둘은 dataframe 내에 해당 row나 column을 찾을 때 사용한다. (1) 먼저 기본적으로dataframe.[뭐시기] = dataframe의 뭐시기에 해당하는 row 선택(참고 => .없이 그냥 []로만 불러내면 column 만 선택가능 => dataframe['무엇'] = dataframe의 '무엇'이라는 이름을 가진 column 을 선택)dataframe.[뭐시기,무엇] = dataframe의 뭐시기 row중에 무엇 column 에 속하는 entry 선택dataframe[뭐시기:뭐시여] = dataframe의 뭐시기~뭐시여 의 모든 row를 전부 선택dataframe[:뭐시여] = dataframe의 처음부터 뭐시여 까지의 모든 row를 전부 선택 그렇담 iloc, lo..