프로도의 블로그

아래와 같은 코드를 사용하면 현재 시간을 확인하고, 시간을 가감할 수 있다. from datetime import datetime, timedelta datetime.now() (datetime.now()+timedelta(minutes=1)).strftime("%Y%m%d%H%M")+"00"

아래와 같이 코드를 이용하면 월요일의 일자를 계산할 수 있다. from datetime import datetime, timedelta now = datetime.strptime('20201118', '%Y%m%d') monday = now - timedelta(days = now.weekday()) monday = monday.strftime("%Y%m%d") print(monday) 참고 stackoverflow.com/questions/59981999/find-monday-of-current-week-in-python

아래 3개의 코드를 실행하면 된다. 1. 아래 스크립트를 이용하여 현재 설치된 패키지를 업데이트 하기 yum -y update 2. pip 스크립트 내려받기 curl -k -O https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py 3. pip 설치하기 python get-pip.py

추천시스템 Overview추천의 사전적 의미어떤 조건에 적합한 대상을 책임지고 소개함(Naver 국어사전)추천의 관점 기준 분류사용자 관점사용자의 취향과 선호도를 파악함사용자의 선호도가 높을 것으로 예상되는 아이템을 예측하거나 제공함서비스 제공자 관점서비스 제공자가 목표로 하는 KPI(매출, Page View 등)를 달성함추천 사례아마존매출의 35%가 추천을 통해 발생넷플릭스대여되는 영화의 2/3가 추천 영화를 경유구글 뉴스38% 이상의 조회가 추천 뉴스를 경우추천 관련 용어정의User사용자Item추천이 되는 대상업종에 따라 다를 수 있음(예 : 온라인 서점 - 책, 넷플릭스 -영화)Rating사용자 아이템에 대한 선호도 평가 점수Preference / Taste선호 / 취향System Architect..

현재 쇼핑몰에 적용할 추천 시스템을 구축하는 프로젝트를 진행하는데, 프로젝트에 새로 투입될 회사 신입사원들 교육을 해야하는 상황이라 이왕 시작한거 이론적인 내용도 정리할 겸 교육 자료 만들 겸 신입사원이 이해할 수 있는 수준으로 내용을 정리해보려고 한다. 스터디 목차는 아래와 같다. 추천시스템 개요추천시스템 Overview추천시스템의 분류추천시스템의 성능평가추천시스템의 고려사항평점 예측을 이용한 영화 추천수학적 배경지식 리뷰영화 평점 예측 OverviewContent-based Filtering 모델을 이용한 평점 예측Collaborative Filtering 기반 영화 평점 예측Collaborative Filtering 기반 온라인 쇼핑몰 상품 추천고급 추천 시스템Matrix FactorizationB..

지도 학습에는 분류(Classification)와 회귀(Regression)이 있다. 분류는 미리 정의된, 가능성이 있는 여러 클래스 레이블 중 하나를 예측하는 것이다. 앞 장에서 붓꽃의 품종을 예측하는 것은 분류에 속한다. 분류는 두 개로 분류하는 이진 분류(binary classification)과 셋 이상으로 분류하는 다중 분류(multiclass classification)으로 나누어 진다. 이진 분류는 예 / 아니요만 나올 수 있다고 보면 된다. 남자, 여자로 나눌 수도 있지만, 남자인가? 라는 질문에는 예와 아니요로 바꿀 수 있기 때문에 결국 예 / 아니요라고 볼 수 있다.붓꽃 예제의 경우 3개의 클래스를 가지고 있기 때문에 다중 분류이다. 회귀는 연속적인 숫자(실수)를 예측하는 것이다. 어떤..

지금도 파이썬 2와 파이썬 3 버전이 함께 사용되고 있다. 하지만 파이썬 2는 더 이상 큰 개선은 없으며 파이썬 3에서 변경 사항이 많아 파이썬 2로 작성한 코드는 파이썬 3에서 실행되지 않는 경우가 많다. 처음 파이썬을 사용하는 사람은 파이썬 3로 시작하는 것을 권장한다. 파이썬 2로 작성한 코드는 가능한 빨리 파이썬 3로 업그레이드 하는 것이 좋다. 코드가 파이썬 2와 3에서 모두 실행되기 위해서는 six 패키지를 사용하면 된다. 아래 내용은 파이썬 2와 3에서 주요하게 차이나는 항목이다.print 함수 파이선 2에서는 괄호를 사용하지 않아도 되지만, 파이썬 3에서는 print("hello world")와 같이 괄호를 사용해야 한다.줄바꿈 코드 파이썬 3에서는 print("hello");print("..

앞으로 진행될 머신러닝 학습을 하기위해서 실습환경이 강좌에서 사용하는 환경과 유사한지 확인하는 것이 좋다. 모든 라이브러리의 환경이 같을 필요는 없지만 최소한 scikit-learn은 최신 버전인 것이 좋다. In [3]:# S/W 버전 확인하기 import sys print("Python 버전 : {}".format(sys.version)) import pandas as pd print("pandas 버전 : {}".format(pd.__version__)) import matplotlib print("matplotlib 버전: {}".format(matplotlib.__version__)) import numpy as np print("Numpy 버전 : {}".format(np.__version__..

파이썬은 데이터 과학 분야를 위한 표준 프로그래밍 언어가 되어 가고 있다. 파이썬은 범용 프로그래밍 언어의 장점과 매트랩, R과 같은 특정 분야를 위한 스크립팅 언어의 편리함을 함께 갖추었다. 파이썬은 데이터 적재, 시각화, 통계, 자연어 처리, 이미지 처리 등에 필요한 라이브러리들을 가지고 있다. 이와 같은 다양한 도구들이 데이터 분석에 필요한 유용하고 편리한 기능들을 제공한다. 또한 주피터 노트북과 같은 도구로 코딩하고 바로 결과를 확인할 수 있다는 장점도 있다. 범용 프로그래밍 언어로서 파이썬은 복잡한 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)나 웹 서비스도 만들 수 있으며 기존 시스템과 통합하기도 좋다. 웹서비스를 만들기 위해서 많이 사용하는 장고(django)와 플라스크(flask)가 있다. 목차로 이동하기

파이썬의 scikit-learn 라이브러리를 활용한 머신러닝 스터디를 진행면서 아래 순서대로 정리해보려고 한다. 소개왜 머신러닝인가?왜 파이썬인가?scikit-learn필수 라이브러리와 도구들파이썬 2 vs 파이썬3머신러닝 애플리케이션을 만들기 위한 소프트웨어 버전첫 번째 머신러닝 모델 : 붓꽃의 품종 종류요약지도학습분류와 회귀일반화, 과대적합, 과소적합지도 학습 알고리즘분류 예측의 불확실성 추정요약 및 정리비지도 학습과 데이터 전처리비지도 학습의 종류비지도 학습의 도전 과제데이터 전처리와 스케일 조정차원 축소, 특성 추출, 매니폴드 학습군집요약 및 정리데이터 표현과 특성 공학범주형 변수구간 분할, 이산화 그리고 선형 모델, 트리 모델상호작용과 다항식일변량 비선형 변환특성 자동 선택전문가 지식 활용요약 ..