Nova_archive01

Pythonpython_14:(2)Pandas(데이터불러오기,HTML Data,Operations, Applying Functions,Sorting,Ordering)

20_R(jupyter notebook)iris활용(인공신경망,의사결정나무,RandomForest,SVM,다항로지스틱) *SVM(Support Vector Machine) . 어느선이 제일 구분하기 좋은선이냐? 선에 근접한 데이터가 가장 멀리 떨어져 있는것 . 적은 데이터라도 사용가능

python_12:(2) NumPy(Arithmetic operations and Brodcasting,Mean Normalization) * Mean Normalization 머신러닝 및 데이터 분석에서는 데이터 노멀라이징(정규화합니다) 정규화는 데이터 범위를 0과1로 변환하여 데이터 분포를 조정하는 방법이다

Pythonpython_11:(1) NumPy(배열만들기,불러오기,삭제,추가,정렬) NumPy는 다차원 배열을 처리할수 있는 선형대수학(Linear Albegr)라이브러리 입니다

18_R(jupyter notebook) 회귀분석

17_R(jupyter notebook) 가설검정(카에제곱,피셔검정,t-검정,shapiro-wilk검정,상관관계) * 카에제곱 검정 두 범주형 변수가 서로 상관이 있는지 판단하는 통계적 방법 *피셔검정 . 표본수가 작거나 데이터의 분포가 치운 경우 피셔검정을 실시한다 카이제곱의 근사값이 정확하지 않을수도 있다, (데이터양이 적은 경우 발생) 이때 피셔검정을 한다 (cf. 통계학에서 제일작은 데이터수는 15개) * Shapiro-Wilk 검정 데이터의 분포가 정규분포인지 확인 * t -검정 . mu : 비교하는 대상의 평균 . alternative two.sided : 데이터가 평균이 다르다 greater : 데이터가 평균보다 크다 less : 데이터가 평균보다 적다

R16_R(jupyter notebook) 범위,빈도수확인(table,cut,stem,sort 함수들)

python_09:Library( Random, Statistics, datetime)

python_08:파일처리(text, csv, json) Text files .fopen() : 파일처리를 위한 핵심 함수로서, 파일을 연다 .open() : filename, mode 두 개의 파라미터 .Modes 값은 아래와 같다 .'r' - Read .'a' - Append .'w' - Write .'x' - Create . 텍스트 파일과 바이너리 파일로도 나눠서 처리가능하다 .'t' - Text .'b' - Binary CSV.files - 콤마(,)로 데이터가 구분되어 저장되어 있는 형식

14_jupyter notebook(R) (3)시각화 3D pie chart