우주먼지의 하루

없다...없다...없다 !! Mecab 설치하려고 이리저리하고 있는데 내 컴퓨터에 site-packages 폴더가 없다 ㅠㅠ ▼ ▼ ▼ conda activate --가상환경이름-- 일단 anaconda prompt에 들어가서 나는 가상환경으로 사용하기 때문에 가상환경으로 들어감 그냥 base 사용하는 사람은 위 과정 필요없음 python -m site 그 다음에 위치를 찾아본다 그러면 요렇게 결과가 나옴 !!! 나는 c://ProgramData//Anaconda3//envs//가상환경이름//lib//site-packages 이렇게 있었음 +) 폴더가 숨겨져 있는 경우가 있는데, 제어판 > 모양 및 개인 설정 > 파일 탐색기 옵션 아래 숨김 파일 폴더 표시 > 숨김 파일,폴더 및 드라이브 표시, 알려진 ..

newspaper pip 설치했는데도 설치안됐다고 계속뜸... 찾아보니까 버전따라 설치방법이 달랐음 ▼ ▼ ▼ newspaper 라이브러리는 사용자가 지정한 url에서 text를 추출해주는 라이브러리 # python 2 pip install newspaper # python 3 pip install newspaper3k

Jupyterlab 실행하는데 Error executing Jupyter command 'lab': [WinError 5] 액세스가 거부되었습니다 에러가 뜸.... 아진짜 !! 계속 왜이랭 ▼ ▼ ▼ 다른건없고 관리자 권한으로 실행시키면 됨 !! anaconda navigator도 관리자 권한으로 실행 !

요즘 다들 Jupyterlab 쓰길래 나두 이번 기회에 좀 써보려고 설치했다가 가상환경 생성하는 것까지 포스팅 ~ 1. 가상환경 생성 Anaconda prompt를 관리자권한으로 실행시켜서 아래 코드를 넣음 나는 파이썬 버전은 3.7.9 최신 버전을 넣었음 // [선택] conda create --name python= [anaconda] 2. Jupyterlab에서 쉽게 사용하기 위해서 커널 추가 //가상환경 리스트보기 conda env list // 커널을 생성하고자하는 가상환경으로 접속 후 작업한다. conda activate 가상환경이름 // 커널 설치 conda install ipykernel // 주피터 커널 생성 python -m ipykernel install --user --name [-..

개인적으로 범주형 데이터의 전처리를 어떻게 해야하는지 정리하고 싶었는데 이번 기회에 한번 정리~~~ 먼저 예시 데이터입니다 import pandas as pd df = pd.DataFrame( [['green','M',10.1,'class1'], ['red','L',13.5,'class2'], ['blue','XL',15.3,'class1']] ) df.columns=['color','size','price','classlabel'] df 1. 순서가 있는 매핑 Size의 특성이 크기별로 순서가 있을때, 어떻게 전처리를 해야하는지 방법입니다 XL를 3 L를 2 M를 1 로 매핑했습니다 size_mapping = {'XL':3,'L':2,'M':1} df['size'] = df['size'].map(siz..

DataFrame으로 안만들면 안되는 병이 있음... 딥러닝 아직 잘 몰라서 Array가 익숙하지 않음.. 난 정리된 테이블 형태가 좋다고 !!! 어쨌든... 3차원 array를 DataFrame으로 만드는 방법 꼬우 ! 내 array 상태는 이렇게 생김 y_pred.shape는 (229445, 1, 6) 아래 코드를 쓰면 DataFrame으로 만들어짐 #3차원 array를 DataFrame으로 만드는 방법 m,n,r = y_pred.shape out_arr = np.column_stack((np.repeat(np.arange(m),n),y_pred.reshape(m*n,-1))) out_df = pd.DataFrame(out_arr) 혹시 그냥 1행으로 만들고 싶다면...! #3차원 array를 Dat..

구글 colab에서 나타는 오류 내 경우에는 pytorch 데이터 로드하다가 일어났다 왜 나타는지는 아직도 모름.. from pytorch_forecasting.data.examples import get_stallion_data #pd.io.parquet.get_engine('auto') data = get_stallion_data() ↓ 해결방법 numpy, pandas uninstall 하고 런타임 다시 시작하면 오류 해결 ! !pip uninstall numpy !pip uninstall pandas !pip install --user numpy !pip install --user pandas

딥러닝 모델의 구성 요소 먼저 앞에 배웠떤 이름을 정확하게 짚고 넘어가야할 것 같아 정리 겸 ?! 개요 글 입니다. 보라색 원형 그림이 Node/Unit이라고 부르고, 이것은 각 층을 구성하는 요소입니다. Node를 이어주는 선을 가중치라고 부르고, 이것은 노든 간의 연결 강도입니다. Layer는 점선 네모네모 인데 각 모델을 구성하는 층을 의미합니다. 입력층과 출력층을 제외하고는 Hidden Layer라고 불립니다. 관련 내용은 딥러닝 개론(퍼셉트론, 다층 퍼셉트론) 글에 적어놓았으니 참고하시면 됩니다. 딥러닝 모델의 학습 방법 딥러닝 모델은 예측값과 실제값 간의 오차값을 최소화하기 위해 오차값을 최소화하는 모델의 인자를 찾는 알고리즘을 적용시키는 것입니다. Loss Function을 최소화하는 가중치..

1. jupyter notebook 이나 python shell 을 연다 2. convert 해주는 것 설치 ! pip install ipynb-py-convert 3. 아래 코드로 파일 변환 #py --> ipynb ! ipynb-py-convert a.py a.ipynb #ipynb --> py ! ipynb-py-convert a.ipynb a.py working directory에 해당 파일이 없으면 경로 지정해서 하면 변환가능합니다 !! ex) ipynb-py-convert C:\Users\src\a.py C:\Users\src\a.ipynb

딥러닝이란 ? 머신러닝의 여러 방법론 중 하나로 인공신경망에 기반하여 컴퓨터에게 사람의 사고방식을 가르치는 방법입니다. 생물학의 신경망에서 영감을 얻은 학습 알고리즘으로 사람의 신경 시스템을 모방했습니다. 1958년에 딥러닝의 기초 개념인 Perceptron의 연구가 시작되었습니다. 퍼셉트론으로, AND,OR,NAND 같은 선형문제는 풀수 있었지만 XOR 같은 비선형 문제는 해결할 수 없었고, 대부분의 데이터는 선형보다 비선형 형식으로 분포되어 있어 문제가 있었습니다. 이러한 문제로 인공지능 연구가 끊기게 되고 1969년 딥러닝의 첫번째 빙하기가 찾아오게 됩니다. 1986년 인공지능의 첫 번째 빙하기를 깨고 인공지능의 부활을 알린 사람이 있었으니 바로 딥 러닝의 아버지라 불리는 제프리 힌튼(Geoffre..