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R - R언어 dplyr로 데이터 전처리하기 ( mutate( ), group_by( ), summarise( ) ) 이번 포스트에서는 R언어로 데이터 전처리하는 방법에 대해 서술하겠습니다. '데이터 전처리(Data Preprocessing)'은 분석에 적합하게 데이터를 가공하는 작업입니다. 일부를 추출하거나, 종류별로 나누거나 여러 데이터를 합치는 등 데이터를 자유롭게 가공할 수 있어야 목적에 맞게 분석할 수 있습니다. dplyr은 데이터 전처리 작업에 가장 많이 사용되는 패키지입니다. dplyr의 대표적인 함수를 정리하면 아래와 같습니다. dplyr 함수 기능 filter( ) 행추출, 2023.01.12 - [언어/R] - R - R언어 dplyr로 데이터 전처리하기 (filter( ), %>%, %in%) select( ) 열 추출, 2023.01.12 - [언어/R] - R - R언어 dplyr 함수로 데이터 .. 공감수 0 댓글수 0 2023. 1. 12.
R - R언어 dplyr 함수로 데이터 전처리 하기 (select( ) , arrange( ), desc( )) 이번 포스트에서는 R언어로 데이터 전처리하는 방법에 대해 서술하겠습니다. '데이터 전처리(Data Preprocessing)'은 분석에 적합하게 데이터를 가공하는 작업입니다. 일부를 추출하거나, 종류별로 나누거나 여러 데이터를 합치는 등 데이터를 자유롭게 가공할 수 있어야 목적에 맞게 분석할 수 있습니다. dplyr은 데이터 전처리 작업에 가장 많이 사용되는 패키지입니다. dplyr의 대표적인 함수를 정리하면 아래와 같습니다. dplyr 함수 기능 filter( ) 행추출, 2023.01.12 - [언어/R] - R - R언어 dplyr로 데이터 전처리하기 (filter( ), %>%, %in%) select( ) 열 추출 arrange( ) 정렬 mutate( ) 변수 추가 summarise( ) 통계.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 1. 12.
R - R언어 dplyr로 데이터 전처리하기 (filter( ), %>%, %in%) 이번 포스트에서는 R언어로 데이터 전처리하는 방법에 대해 서술하겠습니다. '데이터 전처리(Data Preprocessing)'은 분석에 적합하게 데이터를 가공하는 작업입니다. 일부를 추출하거나, 종류별로 나누거나 여러 데이터를 합치는 등 데이터를 자유롭게 가공할 수 있어야 목적에 맞게 분석할 수 있습니다. dplyr은 데이터 전처리 작업에 가장 많이 사용되는 패키지입니다. dplyr의 대표적인 함수를 정리하면 아래와 같습니다. dplyr 함수 기능 filter( ) 행추출 select( ) 열 추출 arrange( ) 정렬 mutate( ) 변수 추가 summarise( ) 통계치 산출 group_by( ) 집단별로 나누기 left_join( ) 데이터 합치기(열) bind_rows( ) 데이터 합치기(.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 1. 12.
R - R언어로 파생변수만들기(조건문 ifelse, 중첩조건문 ifelse, hist, table, qplot) 이번 포스트에서는 R언어로 파생변수를 만드는 것에 대해 서술하겠습니다. 변수를 조합하거나 함수를 적용해 새 변수를 만들어 분석할 수 있습니다. 파생변수란 기존의 변수를 조합하여 새로운 변수를 만들어 내는 것을 의미합니다. 사용자가 특정 조건을 만족하거나 특정 함수에 의해 값을 만들어 의미를 부여하는 변수로 매우 주관적일 수 있으므로 논리적 타당성을 갖출 필요가 있습니다. 특정상황에만 의미성 부여가 아닌 보편적이고 전 데이터구간에 대표성을 가지는 파생변수 생성을 위해서 노력해야 합니다. 세분화 고객행동예측, 캠페인반응예측 등에 활용할 수 있습니다. 활용에 실습하기 위해 ggplot2 패키지에 내장된 mpg 데이터를 이용해보겠습니다. head를 통해 mpg를 보니, 많은 열과 몇개가 끝인지 모르는 행이 있습.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 1. 11.
R - R언어로 데이터 파악하기 (head, tail, View, dim, str, summary) 이번 포스트에서는 R언어로 데이터를 파악하는 함수에 대해 알아보겠습니다. head() head() 함수는 데이터 앞부분 파악할 슈 있는 함수입니다. 너무 많은 데이터의 내용을 확인하려면 화면에 너무 많은 내용이 출력되기때문에 알아보기 어렵습니다. head() 는 데이터의 앞부분을 출력합니다 위와 같은 입력에서는 exam의 아래와 같이 데이터 20행까지 모두 출력합니다. head() 함수를 사용하면 앞의 6개만 출력됩니다. 만약 6개가 아닌 3개만을 출력하고 싶다면 아래와 같이 괄호 안에 3을 입력해주면됩니다. tail( ) tail()은 head와 비슷하지만 데이터의 뒷부분을 출력하는 기능을 합니다. 괄호 안에 데이터 프레임을 입력하면 뒤에서부터 여섯 행을 출력합니다. head()와 동일하게 괄호 안에 .. 공감수 0 댓글수 0 2023. 1. 11.
R - CSV, RDS 불러오기 + 저장하기 (read.csv, write.csv, saveRDS, readRDS) CSV 파일은 Comma-separated Values라는 이름으로 쉼표로 구분되어 있는 형태입니다. 엑셀 파일에 비해 용량이 작기때문에 데이터를 주고받을 때 CSV 파일을 자주 이용합니다. read.csv()를 통해 csv 파일을 불러올 수 있습니다. 마찬가지로 괄호 안에는 ""와 함께 경로를 입력합니다. excel의 첫번째 행이 변수가 아닐 때 col_names = F를 통해 첫번째 행을 데이터로 인식했습니다. CSV에서는 col_names 와 같은 역할을 하는 것이 header입니다. 그러므로 CSV의 첫번째 행이 변수가 아닐 때 header = F를 통해 첫번째 행을 데이터로 인식합니다. 데이터프레임을 만든 후, CSV 파일로 저장할 수 있습니다. R 내장 함수인 write.csv()를 통해 데이.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 1. 10.
R - R 언어로 엑셀파일 불러오기(read_excel) 이번 포스트에선 R언어로 엑셀 불러오는 방법에 대해 알아보겠습니다. 먼저 엑셀 파일을 불러오기 위해선 패키지 설치가 필요합니다. 위와 같이 install.packages()를 통해 패키지 설치가 가능합니다. 엑셀 파일을 불러오기위해선 readxl 패키지가 필요합니다. 설치 후 library()를 통해 패키지를 불러옵니다. read_excel()를 통해 엑셀을 불러옵니다. 괄호 안에는 불러올려고 하는 파일의 경로를 ""와 함께 넣어줍니다. 만약 엑셀 파일 첫번째 행이 변수가 아닐 때는 read_excel() 괄호 안에 col_names = F를 함께 입력합니다. col_names = F은 첫 번째 행을 변수 명이 아닌 데이터로 인식해 불러오고 변수명은 '...숫자'로 자동 지정됩니다. 직접 코드로 확인해보.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 1. 10.
R - 데이터 프레임 만들기(data.frame(), $) 먼저 변수를 만들어 봅시다. 데이터 프레임을 만들 때는 data.frame() 을 이용합니다. 괄호 안에는 데이터 프레임을 구성할 변수를 나열합니다. df_exam 은 아래와 같습니다. 이번에는 데이터프레임에 각 학생의 성별을 추가하겠습니다. gender이라는 이름을 가진 list를 만든 후 df_exam에 data.frame()을 통해 데이터프레임을 생성합니다. 마찬가지로 View(df_exam)을 통해 아래와 같이 데이터프레임을 볼 수 있습니다. 이 데이터프레임을 분석해보겠습니다. mean()을 이용해 전체 학생의 과학 점수와, 영어 점수의 평균을 구해보겠습니다. 위와 같이 df_exam$english를 통해 df_exam 데이터 프레임 안의 english 변수에 접근할 수 있습니다. $은 데이터 프.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 1. 10.
네이버 부스트캠프 모각공 캠페인 10일차 - Sequential Models - RNN 모든 설명 및 자료의 출처는 네이버 부스트코스의 입니다. (https://www.boostcourse.org/onlyboostcampaitech3/joinLectures/329424) Sequential Models - RNN Sequential Model Naive sequence model Autoregressive model Markov model (first-order autoregressive model) Latent autoregressive model Recurrent Neural Network Short-term dependencies = RNN의 단점 , Short-term의 데이터만 주로 활용하고, Long-term data를 활용하긴 힘들다. Long-term dependencies .. 공감수 0 댓글수 0 2021. 11. 19.
네이버 부스트캠프 모각공 캠페인 10일차 - CNN-Convolution은 무엇인가? 모든 설명 및 자료의 출처는 네이버 부스트코스의 입니다. (https://www.boostcourse.org/onlyboostcampaitech3/joinLectures/329424) CNN-Convolution은 무엇인가? Convolution Continuous convolution Discrete convolution 2D image convolution Convolution 2D convolution RGB Image Convolution Stack of Convolution Convolution Neural Networks CNN consists of Convolution layer, pooling layer, and fully connected layer. Convolution and pool.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 11. 19.
네이버 부스트캠프 모각공 캠페인 9일차 - Optimization 모든 설명 및 자료의 출처는 네이버 부스트코스의 입니다. (https://www.boostcourse.org/onlyboostcampaitech3/joinLectures/329424) Optimization "Language is the source of misunderstanding" - Antoine de Saint-Exupery (1900-1944) "언어가 잘못된 이해의 원천이다 " 최적화에 대한 많은 용어가 생기는데 용어에 명확한 이해가 없다면 뒤로 갈수록 큰 오해가 쌓일 수 있습니다. Gradient Descent First-order iterative optimization algorithm for finding a local minimum of a differentiable function.. 공감수 1 댓글수 0 2021. 11. 18.
네이버 부스트캠프 모각공 캠페인 9일차 - 뉴럴 네트워크 - MLP (Multi-Layer Perceptron) 모든 설명 및 자료의 출처는 네이버 부스트코스의 입니다. (https://www.boostcourse.org/onlyboostcampaitech3/joinLectures/329424) 뉴럴 네트워크 - MLP (Multi-Layer Perceptron) Neural Networks "Neural networks are computing systems vaguely inspired by the biological neural networks that constitute animal brains" 라고 Neural networks라고 정의할 수 있습니다. ->초기의 비행기가 새를 모방했으나, 현재의 비행기에서 새를 볼 수 없는 것처럼 인공지능을 만든다해서 인간의 뇌(뉴런)을 모방할 필요는 없습니다. "Neu.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 11. 18.
네이버 부스트캠프 모각공 캠페인 8일차 - RNN첫걸음 모든 설명 및 자료의 출처는 네이버 부스트코스의 입니다. (https://www.boostcourse.org/onlyboostcampaitech3/joinLectures/329424) RNN 첫걸음 지금까지 배웠던 CNN과 다르게 시퀀스 데이터에 적용됩니다. 시퀀스 데이터 소리, 문자열, 주가 등의 데이터를 시퀀스(sequence) 데이터로 분류합니다. 시퀀스 데이터는 데이터동등분포(i.i.d.) 가정을 잘 위배하기 때문에 순서를 바꾸거나 과거정보에 손실이 발생하면 데이터의 확률분포도 바뀌게 됩니다. 이전 시퀀스 정보를 가지고 앞으로 발생할 데이터의 확률분포를 다루기위해 조건부확률을 이용할 수 있습니다. 시퀀스 데이터를 다루기 위해선 길이가 가변적인 데이터를 다룰 수 있는 모델이 필요합니다. Recurr.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 11. 17.
네이버 부스트캠프 모각공 캠페인 8일차 - CNN 첫걸음 모든 설명 및 자료의 출처는 네이버 부스트코스의 입니다. (https://www.boostcourse.org/onlyboostcampaitech3/joinLectures/329424) CNN 첫걸음 Convolution 연산 이해하기 지금까지 배운 다층신경망(MLP)는 각 뉴런들이 선형모델과 활성함수로 모두 연결된(fully connected) 구조였습니다. 여기서 문제는 각 성분 h(i)에 대응하는 가중치 행 W(i)가 필요하다는 것이였습니다. Convolution 연산은 이와 달리 커널을 입력벡터 상에서 움직여가면서 선형모델과 합성함수가 적용되는 구조입니다. V에 해당하는 것이 커널(kernel)입니다. 활성화 함수를 제외한 Convolution 연산도 선형변환에 속합니다. Convolution 연산.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 11. 17.
네이버 부스트캠프 모각공 캠페인 8일차 - 베이즈 통계학 맛보기 모든 설명 및 자료의 출처는 네이버 부스트코스의 입니다. (https://www.boostcourse.org/onlyboostcampaitech3/joinLectures/329424) 베이즈 통계학 맛보기 베이즈정리는 데이터가 새로 추가될 때 정보를 업데이트하는 방식에 대해 이론적 설명입니다. 오늘날 머신러닝에 사용하는 예측 모델의 방법론입니다. 조건부확률 조건부확률 P(A|B)는 사건 B가 일어난 상황에서 사건 A가 발생할 확률을 의미합니다. 베이즈 정리는 조건부확률을 이용하여 정보를 갱신하는 방법을 알려줍니다. A라는 새로운 정보가 주어졌을때 P(B)로 부터 P(A|B)를 계산하는 방법을 제공합니다. 용어 사후확률(posterior): 데이터가 주어졌을때 hyphosis가 발생할 확률 사전확률(pri.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 11. 17.
네이버 부스트캠프 모각공 캠페인 7일차 - 딥러닝 학습방법 이해하기 모든 설명 및 자료의 출처는 네이버 부스트코스의 입니다. (https://www.boostcourse.org/onlyboostcampaitech3/joinLectures/329424) 딥러닝 학습방법 이해하기 신경망(neural network) - 비선형모델 ↑ 선형 모델 데이터가 바뀌면 결과값도 바뀌게 됩니다. 이때 출력 벡터의 차원은 d 에서 p 로 바뀌게 됩니다. d 개의 변수로 p개의 선형모델을 만들어서 p개의 잠재변수를 설명하는 모델을 상상해 볼 수 있습니다. ↑ 출력 벡터 o 에 softmax 함수를 합성하면 확률벡터가 되므로 특정 클래스 k에 속할 확률로 해석할 수 있습니다. softmax 연산 모델의 출력을 확률로 해석할 수 있게 변환해주는 연산 분류 문제를 풀 때 선형 모델과 소프트맥스 .. 공감수 0 댓글수 0 2021. 11. 17.
네이버 부스트캠프 모각공 캠페인 7일차 - Pandas(2) 모든 설명 및 자료의 출처는 네이버 부스트코스의 입니다. (https://www.boostcourse.org/onlyboostcampaitech3/joinLectures/329424) Pandas(2) Groupby SQL groupby 명령어와 같습니다. split -> apply -> combine 과정을 거쳐 연산합니다 = index(key)가 같은 것끼리 묶어준 후 통계학함수를 거친 후 결과를 보여줍니다. Hierachical index groupby 명령의 결과물도 결국은 dataframe 두개의 column으로 groupby를 할 경우, index가 두개 생성 Hierarchical index - unstack() group으로 묶여진 데이터를 matrix 형태로 전환 Index level을 .. 공감수 0 댓글수 0 2021. 11. 16.
네이버 부스트캠프 모각공 캠페인 6일차 - 경사하강법 - 순한맛 모든 설명 및 자료의 출처는 네이버 부스트코스의 입니다. (https://www.boostcourse.org/onlyboostcampaitech3/joinLectures/329424) 경사하강법 - 순한맛 미분이란? 미분(differentiation)은 변수의 움직임에 따른 함수값의 변화를 측정하기 위한 도구로 최적화에서 제일 많이 사용하는 기법입니다. 최근엔 미분을 손으로 계산하는 대신 컴퓨터가 계산할 수 있습니다. 미분을 그림으로 이해하기 미분은 함수 f의 주어진 점 (x, f(x))에서의 접선의 기울기를 구합니다. 한 점에서 접선의 기울기를 알면 어느 방향으로 점을 움직여야 함수값이 증가하는지/감소하는지 알 수 있습니다. 미분값을 더하면 경사상승법(gradient ascent)이라 하며, 함수의 극.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 11. 14.
네이버 부스트캠프 모각공 캠페인 6일차 - Pandas 모든 설명 및 자료의 출처는 네이버 부스트코스의 입니다. (https://www.boostcourse.org/onlyboostcampaitech3/joinLectures/329424) Pandas 구조화된 데이터 처리를 지원하는 Python 라이브러리, Python 계의 엑셀 panel data = pandas 고성능 array 계산 라이브러리인 numpy와 통합하여, 강력한 "스프레드시트" 처리기능을 제공 인덱싱, 연산용 함수, 전처리 함수를 제공 데이터 처리 및 통계 분석을 위해 사용 가로 한줄 : instance, tuple, row 세로 한줄 : feature, vector, col 값 한개 : data 하나의 Col = Serise pandas 설치 데이터로딩 read_csv를 통해 데이터 로딩.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 11. 14.
네이버 부스트캠프 모각공 캠페인 5일차 - Numerical Python - numpy 모든 설명 및 자료의 출처는 네이버 부스트코스의 입니다. (https://www.boostcourse.org/onlyboostcampaitech3/joinLectures/329424) Numerical Python - numpy 어떻게 행렬과 매트릭스를 코드로 표현할 수 있는가? 위 방식의 문제점 -다양한 Matrix 계산을 어떻게 만들 것 인가? -굉장히 큰 Matrix에 대한 표현 -처리 속도 문제 - python 은 Interoreter 언어 > 따라서 속도가 느립니다. →해결 방안: 적절한 패키지의 활용 : numpy numpy Numerical Python 파이썬의 고성능 과학 계산용 패키지 Matrix와 Vector와 같은 Array 연산의 사실상의 표준 일반 List에 비해 빠르고, 메모리 .. 공감수 0 댓글수 0 2021. 11. 12.
네이버 부스트캠프 모각공 4일차 - Python Data Handling 모든 설명 및 자료의 출처는 네이버 부스트코스의 입니다. (https://www.boostcourse.org/onlyboostcampaitech3/joinLectures/329424) Python Data Handling 기초적인 Data type에는 CSV, 웹(html), XML, JSON이 있습니다. CSV -Comma separate Values -CSV, 필드를 쉼표로 구분한 텍스트 파일 -엑셀 양식의 데이터를 프로그램에 상관없이 쓰기 위한 데이터 형식이라고 생각하면 쉽습니다. -탭(TSV, Tab Separated Values), 빈칸(SSV, Single Separated Values) 등으로 구분해서 만들기도 합니다. -통칭하여 Character-Separated Values (CSV)라 .. 공감수 0 댓글수 0 2021. 11. 11.
네이버 부스트캠프 모각공 3일차 - File/Exception/Log Handling 모든 설명 및 자료의 출처는 네이버 부스트코스의 입니다. (https://www.boostcourse.org/onlyboostcampaitech3/joinLectures/329424) File/Exception/Log Handling 프로그램 사용할 때 일어나는 오류들 - 주소를 입력하지 않고 배송 요청 - 저장을 안했는데 컴퓨터 전원이 나감 - 게임 아이템을 샀는데 게임에서 튕김 >예상치 못한 많은 일(예외)들이 생김, 이러한 예외를 Exception이라고 합니다. Exception 1) 예상 가능한 예외 2) 예상이 불가능한 예외 1) 예상 가능한 예외 - 발생 여부를 사전에 인지할 수 있는 예외 - 사용자의 잘못된 입력, 파일 호출시 파일 없음 - 개발자가 반드시 명시적으로 정의 해야함 2) 예상이.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 11. 10.
네이버 부스트캠프 모각공 캠페인 3일차 - Module and Project 모든 설명 및 자료의 출처는 네이버 부스트코스의 입니다. (https://www.boostcourse.org/onlyboostcampaitech3/joinLectures/329424) Module and Project 만든 코드를 남들에게 공개를 하거나, 남이 만든 코드를 가져다쓸 때 기본적인 체계는 모듈과 프로젝트로 구성됩니다. 파이썬은 대부분의 라이브러리가 이미 다른 사용자에 의해 구현되어 있습니다. 레고 블록, 자동차 부품 = 모듈, 레고로 완성된 제품, 자동차 = 프로젝트 라고 이해할 수 있습니다. 모듈 : 작은 프로그램 조각들, 프로그램을 모듈화 시키면 다른 프로그램이 사용하기 쉽습니다. Built-in Module 인 Random을 사용할 수 있습니다. -> 난수를 쉽게 생성할 수 있습니다. .. 공감수 0 댓글수 0 2021. 11. 10.
네이버 부스트캠프 모각공 캠페인 2일차 - 행렬이 뭐예요? 모든 설명 및 자료의 출처는 네이버 부스트코스의 입니다. (https://www.boostcourse.org/onlyboostcampaitech3/joinLectures/329424) 행렬이 뭐예요? 행렬(matrix)은 벡터를 원소로 가지는 2차원 배열입니다. array 함수를 사용해, 행렬을 코딩할 수 있습니다. numpy 에서 행벡터를 원소로 가지는 2차원 배열로 이해를 하는 것이 행렬의 곱셈을 이해하기 수월합니다. x1 행벡터는 m개의 원소 성분을 가진 행벡터입니다. 행렬은 행(row)와 열(column)이라는 인덱스(index)를 가집니다. 전치행렬 전치행렬(transpose matrix) 은 행과 열의 인덱스가 바뀐 행렬을 말합니다. m개의 행과 n개의 열로 이뤄진 행렬은 n개의 행과 m개의 .. 공감수 1 댓글수 0 2021. 11. 9.
네이버 부스트캠프 모각공 캠페인 2일차 - Python Object-Oriented Programming 모든 설명 및 자료의 출처는 네이버 부스트코스의 입니다. (https://www.boostcourse.org/onlyboostcampaitech3/joinLectures/329424) Python Object-Oriented Programming 파이썬은 객체지향 프로그래밍 언어 기법입니다. 클래스와 객체 - 객체 지향 언어의 이해 - Ex) 수강신청 프로그램을 작성하기 위해선 어떻게 해야할까? 1. 수강신청의 시작부터 끝까지 순서대로 작성 2. 수강신청 관련 주체들(교수, 학생, 관리자)의 행동(수강신청, 과목 입력)과 데이터(수강과목, 강의 과목)들을 중심으로 프로그램 작성 후 연결 지금은 2번 방식이 주류이며, 이러한 기법을 객체 지향 프로그램이라 합니다. Object-Oriented Progra.. 공감수 1 댓글수 0 2021. 11. 9.
네이버 부스트캠프 모각공 캠페인 1일차 - 벡터가 뭐예요? 모든 설명 및 자료의 출처는 네이버 부스트코스의 입니다. (https://www.boostcourse.org/onlyboostcampaitech3/joinLectures/329424) 백터가 뭐예요? 벡터는 숫자를 원소로 가지는 리스트 또는 배열입니다. 왼쪽처럼 세로로 나열되있으면 열벡터, 오른쪽처럼 가로로 나열되있으면 행벡터라고 부릅니다. 기본적으로 인공지능에서 다루는 벡터는 위의 두가지 형태이고, 이를 코드로 나타내면 numpy의 array를 이용합니다. 벡터에 있는 벡터의 개수를 벡터의 차원이라 말합니다. 벡터는 공간에서 한 점을 나타냅니다. 벡터는 원점으로부터 상대적 위치를 표현합니다. 또한, 벡터에 숫자를 곱해주면 길이만 변합니다. 1보다 크면 길이가 늘어나고, 1보다 작으면 길이가 줄어듭니다... 공감수 1 댓글수 0 2021. 11. 8.
네이버 부스트캠프 모각공 캠페인 1일차 - 딥러닝 기본 용어 설명 & Historical Review 모든 설명 및 자료의 출처는 네이버 부스트코스의 입니다. (https://www.boostcourse.org/onlyboostcampaitech3/joinLectures/329424) 딥러닝 기본 용어 설명 & Historical Review 무엇이 좋은 딥러닝을 만드는가 (What make you a good deep learner?) 1. Implementation Skills - Tensorflow / Pytoch (과거엔 텐서플로우, 현재엔 파이토치가 각광받는 상황) 2. Math Skills - Linear Algebra, Probaility (선형대수학, 확률론) 3. Knowing a lot of recent Papers (인공지능 분야는 발전된 방법론이 빠르게 논문을 통해 출현하기때문) 인.. 공감수 1 댓글수 0 2021. 11. 8.
정규표현식(Regular Expression)에 대하여 - 경계와 전방/후방 탐색 (18~25) 본 포스팅은 생활코딩님의 정규표현식 토픽을 공부하고 정리한 내용입니다. åç본 포스팅의 패턴(Page) 및 설명은 http://zvon.org/comp/r/tut-Regexp.html#Pages~Contents 를 참고했습니다. 정규표현식 패턴들 Page 18 18 페이지에선 \w 에 대해 알아봅시다. w는 word, 즉 단어의 줄임말입니다. 모든 문자와 _을 검출합니다. 따라서 \w 는 [A-z0-9_]와 정확히 일치합니다. Source : A1 B2 c3 d_4 e:5 ffGG77--__-- Case1 Regular Expression \w First match A1 B2 c3 d_4 e:5 ffGG77--__-- All match A1 B2 c3 d_4 e:5 ffGG77--__-- 공백과 _을 .. 공감수 0 댓글수 0 2021. 10. 7.
정규표현식(Regular Expression)에 대하여 - 수량자(Quantifier) (11~17) 본 포스팅은 생활코딩님의 정규표현식 토픽을 공부하고 정리한 내용입니다. åç본 포스팅의 패턴(Page) 및 설명은 http://zvon.org/comp/r/tut-Regexp.html#Pages~Contents 를 참고했습니다. 정규표현식 패턴들 Page 11 Quantifier에 대해 알아봅시다. Quantifier를 우리말로 하면 수량자라는 뜻입니다. 수량자는 어떠한 패턴이 얼마나 등장하는 가, 숫자를 나타냅니다. 수량자는 크게 *, +, ? 로 세가지가 있습니다. * : 0개~여러개 + : 1개~여러개 ? : 0개~1개 Source : aabc abc bc Case1 Regular Expression a*b First match aabc abc bc All match aabc abc bc a*b .. 공감수 0 댓글수 0 2021. 10. 7.
정규표현식(Regular Expression)에 대하여 - 문자그룹, 특정문자와 범위, 서브패턴 (5~10) 본 포스팅은 생활코딩님의 정규표현식 토픽을 공부하고 정리한 내용입니다. 본 포스팅의 패턴(Page) 및 설명은 http://zvon.org/comp/r/tut-Regexp.html#Pages~Contents 를 참고했습니다. 정규표현식 패턴들 Page 5 기호 .은 모든 특성(문자, 공백, 기호 등)을 검출합니다. Source : Regular expressions are powerful!!! Case1 Regular Expression . First match Regular expressions are powerful!!! All match Regular expressions are powerful!!! 따라서 .은 처음에 맨 앞 텍스트 R을 검출하고 그 후, 모든 문자를 검출합니다. Case2 Re.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 10. 7.

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