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인프런 에서 [프로그래밍, 데이터 과학을 위한 파이썬 입문] 강좌 수강 후 정리한 내용입니다. 추가, 변경 사항이 있을 수 있습니다. 1. 가변인자 (Variable-length) - 개수가 정해지지 않은 변수를 함수의 parameter 로 사용하는 법 - Keyword arguments 와 함께 argument 추가가 가능 - Asterisk(*) 기호를 사용하여 함수의 parameter 를 표시 - 입력된 값은 tuple type 으로 사용할 수 있음 - 가변인자는 오직 한개만 맨 마지막 parameter 위치에 사용 가능 - 가변인자는 일반적으로 *args를 변수명으로 사용- 기존 parameter 이후에 나오는 값을 tuple 로 저장함 예1) def asterisk_test(a, b, *args..

인프런 에서 [ 프로그래밍, 데이터 과학을 위한 파이썬 입문] 강좌 수강 후 정리한 내용입니다. 추가, 변경 사항이 있을 수 있습니다. 1. 조건문 양식 if score >= 90: grade = 'A' elif score >= 80: grade = 'B' elif score >= 70: grade = 'C' else: grade = 'F 2. for문의 다양한 반복문 조건 1) 문자열을 한자씩 리스트로 for i in ‘abcdefg’: print (i) 출력결과 a b c d e f g 2) 각각의 문자열 리스트로 for i in [‘Americano’, ‘latte’, ‘frafuchino’]: print (i) 출력결과 Americano’, ‘latte’, ‘frafuchino 3) 간격을 두고 ..

인프런 에서 [프로그래밍, 데이터 과학을 위한 파이썬 입문] 강좌를 수강했다. 해당 강좌를 순서대로 리뷰하며 잘 기억이 안나는 내용이나, 외우는게 필요한 내용들을 정리하고자 한다. 추가로 헷갈리던 내용들도 덧붙일 예정이다. 파이썬 기본을 알지 못하는 상태에서, 다른 사람들의 코드를 어림짐작으로 이해했었는데. 기본을 배우게 해준 좋은 강좌였다. 인프런의 다른 강의들도 수강할 예정이다. 좋은 강의들이 꽤 많은 것 같다! 1. 리스트 Slicing cities = ['서울', '부산', '인천', '대구', '대전', '광주', '울산', '수원'] print (cities[:]) # a변수의 처음부터 끝까지 print (cities[::2], " AND ", cities[::-1]) # 2칸 단위로, 역으로..

베이즈 통계학은 기존 통계학과 큰 차이가 있다. 그것은 '모집단을 미리 확정하지 않는 것'이다. 베이즈 정리는 이전의 경험과 현재의 증거를 토대로 어떤 사건의 확률을 추론하는 과정이다. 위의 식을 보면, 베이즈 정리는 확률 P(D|H) 를 알고 있을 때, 관계가 정반대인 확률 P(H|D) 를 계산하기 위하여 등장했다. P(H) : H 의 사전확률 (Prior, 과거의 경험)P(D|H) : 사건 H 가 주어졌을 때, D 의 조건부 확률 (likelihood, 관찰된 결과에 기초한 어떤 가설에 대한 가능성 )P(H|D) : 사건 D 라는 증거에 대한 사후 확률 (posterior, 사건 D가 일어났다는 것을 알고, 그것이 사건 H로부터 일아난 것이라고 생각되는 조건부 확률 )

정의 자연과학, 사회과학의 통계적 방법에서 가장 많이 이용되는 대표적 확률분포이다.일상적인 키, 몸무게, 제품수명 등 대부분의 자료분포가 정규분포에 매우 근사적이며, 자연 질서의 표헌이라 할 수 있다. 형태 - 2개의 변수 (평균, 분산) 만으로 설명이 가능함. X ~ N ()- 곡선 모양이 분포 중심인 평균(), 분포 폭인 분산 ( ) 에 의해 결정 - 종형 모양의 대칭적 분포를 가짐 중요 연관 개념=> 중심 극한 정리 - 표본 평균의 확률분포는 정규분포에 수렴한다. : 모집단 확률변수의 분포가 정규분포가 아니어도, 표본의 크기가 대략 30개 이상이면, 표본 평균의 확률분포는 정규분포를 보인다.

PDF(Probability Density Function, 확률 밀도 함수) : 연속적인 변수에 의한 확률 분포 함수를 의미한다. 특정 확률 변수 구간의 확률이 다른 구간에 비해 상대적으로 얼마나 높은가를 나타내는 것이며, 그 값 자체가 확률은 아니다. 분포내에서 특정한 한 값에서의 확률은 0 이다. P (X = a) = 0 아래와 같은 두가지 특징이 있다. 1) 항상 양의 값을 가져야 한다. 2) 모든 범위의 PDF 를 합하면 그 값은 1이다. 정의된 범위 내에서의 확률은 범위내의 pdf 영역 넓이(적분값)가 된다. CDF(Cumulative Distribution Function, 누적 분포 함수) : 어떤 확률 분포에 대해서 확률 변수가 특정 값보다 작거나 같은 확률을 나타낸다. PDF 와 CDF..

AWS 프리티어 서비스를 사용해보고자 데이터 분석을 위한 AWS 세팅을 해보았다. 단계단계 마다 찾아보고 성공한 것들을 정리하고자 한다. 1. EC2 에 파일 올리기 http://arisu1000.tistory.com/27557 2. Ubuntu 에 Anaconda 설치 참고 사이트) http://antilibrary.org/727 https://docs.anaconda.com/anaconda/install/linux 실제 진행 커맨드) wget https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh bash Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh 아래와 같이 yes/no 입력 창이 나오면 yes 누름 3. Jupyter 사..

거의 10개월 되는 시간동안, 외국에 나와 살고 있지만 영어실력은 전혀~ 향상되지 않았다. 물론 이곳은 영어가 공용어가 아니고, 만나는 분들이 대부분 한국 사람들이기 때문이기도 하지만, 회사도 안다니고 시간도 많은 이 시점에 이렇게 나아지는 부분이 없다는 건, 전혀~ 노력을 하지 않은 결과일 것이다. 이제라도 열심히 하며 이뤄내는 기쁨을 느끼기 위해 다시 노력하고자 한다. 영어 향상에 대한 고민 중에, 최근에 읽고 있는 [완벽한 공부법]에서 영어부분을 읽고, 딱 지금 나에게 필요한 길잡이라 생각되어 요약하고, 나름의 공부방향을 찾아내어 영어공부를 하고자 한다. 대한민국 교육 아래서,그래도 영어를 십수년간 배웠는데, 생활영어 한마디 제대로 하지 못하는 나에 대해서 자괴감(?)에 빠져 있었는데, 너무도 자연..