코인시던스의 기록

안녕하세요. 코인시던스입니다. 제가 최근에 토플점수가 필요해서 영어 공부를 오랜만에 시작했는데요. 영어를 오랜만에 읽다보니 문장 해석이 빠르게 되지 않더라구요. 그리고 토플 '공부' 자체에는 크게 흥미가 가지 않아 2개월 간 매일 CNN 기사를 1개 이상 읽었습니다. (주말 빼구요ㅎㅎ) 신문을 읽으면 세상이 돌아가는 이야기도 알 수 있어서, 저는 신문 읽는 걸 되게 좋아합니다! 그 결과, 토플을 제대로 공부하지 않았음에도 Reading 점수가 꾸준히 29점 이상으로 나왔습니다. 문장을 읽는 속도 자체도 빨라졌구요! 그래서 앞으로 하루에 CNN 기사 1개 이상 읽기 & 표현, 단어 정리를 꾸준하게 해보려고 합니다.

1. Numpy 란? Numerical Python 으로 Python 에서 '대규모 다차원 배열'을 다룰 수 있게 도와주는 라이브러리 입니다. ※ 참고로 왜 '대규모 다차원 배열'을 사용할까요? 데이터의 대부분은 숫자 배열로 볼 수 있기 때문입니다. 예를 들어 흑백 이미지는 픽셀의 밝기와 명암을 2차원 배열 데이터로 표현할 수 있고. 사운드 데이터는 시간 대비 음악을 나타내는 1차원 배열로 볼 수 있습니다. 이렇게 데이터를 배열로 보고, 배열을 효과적으로 저장, 가공하는 것이 데이터를 처리하는 가장 근본적인 절차입니다. 2. Numpy 사용 이유 List 대신 Numpy 를 사용하는 이유는 비교적 빠른 연산을 지원하고 메모리를 효율적으로 사용하기 때문입니다. 3. List 로 부터 Numpy 배열을 만드..

Facebook 에만 광고 했을 때 판매량은 단순선형회귀분석을 통해 예측할 수 있습니다. 하지만 Facebook 이 외 TV, 신문 등 여러 매체를 통해 광고를 하여 판매량을 예측하고 싶다면, 혹은 각 매체가 얼마나 효율적인지 예측하고 싶다면 단순회귀분석으로는 힘들죠. 이 때 다중 회귀 분석을 사용합니다. Facebook, TV, 신문에 각각 얼마씩 투자했을 때 얼마나 팔리는 가를 알기 위해서, 판매량은 FB, TV, 신문 광고료와 선형적인 관계라고 가정하면 아래와 같이 식을 세울 수 있습니다. 베타3 는 광고를 하지 않았을 때의 판매량이 되겠죠. 지금까지 가지고 있는 데이터를 통해서 베타0, 베타1, 베타2, 베타3 최적값을 구하는 것이 목표가 됩니다. 단순선형회귀분석과 동일하게 완벽한 예측은 불가능합..

다중회귀분석 은 직선으로 모델을 예측합니다. 하지만 직선보다 곡선이 데이터를 더 잘 설명할 수 있을 때가 있습니다. 이 때 다항식회귀분석을 사용합니다. 즉, 데이터를 곡선으로 모델을 학습시키고 싶을 때 사용합니다. 판매량(X) 과 광고비(Y) 의 관계를 2차식으로 표현해보면 이렇게 되겠죠. 하지만 X^2 (광고비의 제곱)과 X (광고비) 를 각각 X1 과 X2 로 치환하면 아래와 같이 다중회귀분석과 동일해집니다. 광고비 제곱을 (X^2 = X1) 은 아예 왼쪽에 하나의 행렬로 추가해버리는 겁니다. 실제로는 다항식회귀분석이지만 모델은 다중회귀분석을 수행하여 베타0, 베타1, 베타2 를 알아내게 되죠.

머신러닝의 알고리즘 중 하나인 선형회귀법(Linear Regression) 에 대해서 알아보겠습니다. 선형회귀법은 기계학습 전체에서 중요한 위치를 차지하고 있습니다. 기계학습의 가장 기본이 되는 지도학습 내에서도 가장 쉽고 기초가 되는 알고리즘으로 원하는 값을 예측할 수 있는 알고리즘이죠. 회귀분석은 엑셀에서 많이 사용해보셨을 것입니다. 아래와 같이 운동부 학생들의 키, 몸무게 데이터를 알고 있다면 추세선을 그어서 신입생 A 의 몸무게를 예상할 수 있겠죠. (추세선 = Regression) 회귀분석법은 광고료를 얼마나 지불했을 때, 얼만큼의 상품을 팔 수 있는가를 예측할 때도 사용할 수 있는데, 실제로 마켓 분석에서 굉장히 많이 사용되고 있습니다. '예측'이라는 것은 기존 데이터를 바탕으로 하기 때문에 ..

안녕하세요. 오늘은 파이썬의 4 가지 컬렉션 중 세트(Set) 에 대해 알아보겠습니다. 수학에서의 집합과 동일한 개념으로 중복이 안되고 순서가 없는 데이터 구조입니다. 다른 컬렉션에 비해 쓰는 경우가 많지 않습니다. 1. 세트(Set) 생성, 초기화 - 세트(Set) 는 딕셔너리(dict) 의 키(key) 만 활용하는 데이터 구조로, 딕셔너리(dict) 와 마찬가지로 중괄호 {} 를 이용해 생성합니다. ※ 비어있는 세트 생성 하지만 빈 세트(Set) 를 생성할 때는 set() 함수를 이용합니다. a = {} 로 하면 비어있는 딕셔너리가 생성되기 때문이죠. 2. 세트(Set) 특징 (1) 중복으로 있는 항목을 모두 제거하고 출력 - a 라는 세트에 1 이 3 번, 3 이 2 번 있는데 모두 제거되고 출력되..

오늘은 조세의 의의에 대해 알아보겠습니다. 세금이란 무엇인가? 세금이란 누가, 왜, 어떻게 무엇으로 세금을 받는지 4가지 측면에서 요건을 만족해야 세금이라고 할 수 있습니다. 1) 조세의 개요 ① 주체 : 국가(국세) 또는 지방자치단체(지방세) ② 목적 : 그의 경비 충당을 위한 재정수입 조달 - 국민에게 국방, 치안, 소방, 위생, 교육, 복지와 같은 공공서비스를 제공하기 위해 필요한 자금을 만들기 위해 걷는다. - 과속, 쓰레기 투기 등에 대한 범칙금은 잘못된 행동에 대한 제재 목적이지 재정 수입을 위해 걷는 것이 아니기 때문에 세금이 아니다. ③ 근거 : 법률에 규정된 과세요건을 충족 - 법에서 정하는 요건을 충족하는 사람에게 법률에서 정한 세금의 종류와 세율로 걷으며, 이를 조세법률주의라고 한다...

오늘은 딕셔너리(dictionary)의 key 와 value 에 접근하는 방법과 딕셔너리와 리스트의 차이점에 대해 알아보겠습니다. 1. 딕셔너리 내 key 존재 확인 in 키워드 : 딕셔너리 내에 key 가 존재하는지 확인할 때 사용하는 키워드로 dictionary 에서 매우 중요합니다. 딕셔너리 크기와 관계없이 항상 연산의 속도가 일정하기 때문입니다. (아래의 2. 리스트와 딕셔너리의 차이점에서 자세히 설명하고 있습니다.) 2. 리스트(List) 와 딕셔너리(Dict) 차이점 List 와 dic 는 기능상으로는 큰 차이가 없으나 성능상으로 차이가 있습니다. 아래의 예시를 보시면 a 라는 딕셔너리(dictionary) 와 리스트(List) 가 있습니다. 둘 다 True 이죠. b 라는 key 가 a 라는..

오늘은 dictionary 라는 컬렉션에 대해 배워보겠습니다. 파이썬에는 List, Tuple, Dictionary, Set 이렇게 4 가지 컬렉션 타입이 있는데 단언컨데 dictionary 는 파이썬에서 코딩할 때 가장 자주 쓰는 컬렉션 중 하나 입니다. 리스트는 index 를 모르면 원소 개수가 많은 리스트에서 원소를 찾는데 굉장히 오래 걸립니다. 하지만 index 를 알고 있다면 리스트의 길이가 아무리 길더라도 그 index 에 바로 jump 해서 접근할 수 있죠. dictionary 도 마찬가지로 value 를 알고 있다면 원소로 접근하는데 걸리는 시간은 거의 0 이기 때문에 많이 사용합니다. 1. Dictionary 생성 및 특징 - 중괄호 {} 를 사용해서 생성합니다. (참고로 리스트는 대괄호..

안녕하세요. 오늘은 파이썬의 4가지 컬렉션 중 튜플(Tuple) 에 대해 알아보겠습니다. 튜플은 쓰임새가 명확하고 한정적이기 때문에 쉽게 배울 수 있습니다. 1. 튜플(Tuple)의 생성 - 리스트는 대괄호 [] 를 이용해서 생성했다면, 튜플은 일반 괄호 () 를 이용해서 생성합니다. 2. 튜플(Tuple) 의 특징 - 튜플은 리스트와 다르게 한 번 생성되면 값을 바꿀 수 없습니다. (immtable) - 아래의 예시와 같이 리스트에서는 0 번째 멤버를 100 으로 바꾸고 출력하면 리스트가 바뀐 것을 볼 수 있죠. - 하지만 튜플은 immutable 로 변경이 안되기 때문에 type error 가 뜹니다. item assignment 가 안된다고 나와있죠. 3. 튜플(Tuple) 사용 이유 그런데 튜플을..