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qcoding

[kaggle]2진 분류 코드 - KernerelPCA / GMM / HIST FEATURE / STACKING

https://www.yes24.com/Product/Goods/120528346 캐글 메달리스트가 알려주는 캐글 노하우 - 예스24 캐글, ML/AI 실무자답게 접근하라!국내 캐글 실력자 8명이 직접 설명하는 캐글 컴페티션,어떻게 접근해 얼마나 노력하느냐에 따라 경험의 깊이가 달라진다.국내 캐글 실력자 8명이 모였다. 직접 www.yes24.com * 해당 책의 내용을 보고 실습을 진행함. ### keyword 매직피처 , 전처리 (KernelPCA, Gaussian Mixture Model, Hist) , 1단계 모델 - NuSVC, QuadraticDiscriminant Analysis, SVC, KNeighborsClassifier, LogisticRegression 2단계 모델 LightGBM ..
머신러닝 딥러닝 2023. 12. 12. 14:59
[데이터 분석 시 유용한 기능 정리] - 필요부분 검색

* 참고자료 : https://github.com/rickiepark/handson-ml3/blob/main/02_end_to_end_machine_learning_project.ipynb 1) 데이터 분석 1-1) 설정 - font 나 기타 설정 관련 -> 그래프 그릴 때 font설정하기 import matplotlib.pyplot as plt plt.rc('font', size=14) plt.rc('axes', labelsize=14, titlesize=14) plt.rc('legend', fontsize=14) plt.rc('xtick', labelsize=10) plt.rc('ytick', labelsize=10) import sys # 코랩의 경우 나눔 폰트를 설치합니다. if 'google.c..
Python 데이터분석 2023. 12. 6. 14:22
MY_SQL 많이 쓰는 구문 정리 - 2) 집계함수 (GROUP BY) /DISTINCT

** 해당 글의 실습은 https://www.w3schools.com/mysql/trymysql.asp?filename=trysql_select_all MySQL Tryit Editor v1.0 WebSQL stores a Database locally, on the user's computer. Each user gets their own Database object. WebSQL is supported in Chrome, Safari, and Opera. If you use another browser you will still be able to use our Try SQL Editor, but a different version, usin www.w3schools.com 해당 글은 https://..
SQL 2023. 12. 4. 16:38
MY_SQL 많이 쓰는 구문 정리 - 1) 날짜 / 시간 정보 / IF / CASE문 / IFNULL()

* MY SQL 사용 시 빈번하게 사용하는 구문을 정리함. ( 해당 코드 진행은 : https://www.w3schools.com/mysql/trymysql.asp?filename=trysql_select_all 링크에서 사용함) 해당 내용은 유튜브 https://www.youtube.com/channel/UC2nkWbaJt1KQDi2r2XclzTQ 보면서 공부한 내용을 바탕으로 정리함) 1) 날짜를 다룰 때 많이 사용하는 구문 1-1) 특정 DATE 형식에서 YEAR, MONTH,DAY, WEEKDAY 가져오기 SELECT BirthDate, YEAR(BirthDate), MONTH(BirthDate), DAY(BirthDate), WEEKDAY(BirthDate) FROM Employees; 위의 값..
SQL 2023. 12. 4. 15:08
[GAN]1D 그래프 생성하기_BASE

* 본실습은 딥러닝 생성모델인 GAN에 대한 간단한 실습이다. 향후에 GAN을 이용하여 시계열 데이터를 생성하는 실습을 진행예정으로 이를 준비하기 위해서 GAN의 간단한 코드를 구현해 보는 실습을 하였다. 해당 실습은 아래의 코드를 보고 진행하였다. https://machinelearningmastery.com/how-to-develop-a-generative-adversarial-network-for-a-1-dimensional-function-from-scratch-in-keras/ 이번 실습의 내용을 정리하면 y=x^2에 해당하는 data sample을 가지고 학습시켜 실제와 비슷한 분포를 지닌 가짜 sample을 만드는 것으로 epoch가 진행됨에 따라 실제 data 와 유사해 지는 것을 볼 수 ..
머신러닝 딥러닝 2023. 5. 6. 13:58
[전력데이터 클러스터링]전력데이터 시간별 클러스터링_GMM

* 본 실습에서는 시간대별 일정한 패턴을 보이는 전력 데이터를 몇 개의 클러스터로 분류하는 실습이다. GMM(Gaussian Mixture Model)은 이 모델은 데이터 집합이 여러 개의 가우시안 분포로부터 생성된다고 가정하는 확률적 생성 모델로 데이터의 분포를 여러 개의 가우시안 분포를 합쳐서 모델링하는 것으로 GMM은 분포가 복잡하거나 다중 모드를 가지는 데이터를 모델링하는 데 특히 유용하다. 예를 들어, 이미지나 음성 등 복잡한 데이터를 분석하고 처리하는 데 많이 사용된다. GMM은 EM (Expectation-Maximization) 알고리즘을 사용하여 모델링되며, 일반적으로 최적의 모델링 결과를 얻기 위해 여러 번의 EM 반복이 필요하다. 정리하면, GMM 모델을 사용하면 데이터가 어디에서 왔..
시계열분석_python 2023. 4. 21. 17:25
[SARIMAX]전력데이터 분석 ( ARIMA + Fourier 계절성 )

** 아래의 글들을 참조하여 작성하였습니다. https://robjhyndman.com/hyndsight/longseasonality/ Rob J Hyndman - Forecasting with long seasonal periods robjhyndman.com https://stackoverflow.com/questions/68923679/forecasting-time-series-with-multiple-seasonaliy-by-using-auto-arimasarimax-an Forecasting time series with multiple seasonaliy by using auto_arima(SARIMAX) and Fourier terms I am trying to forecast a time ..
시계열분석_python 2023. 4. 2. 11:55
[LSTNET]빌딩 전력 수요예측 (Functional 방법)

* 본 글은 이전 발행글에서 아래의 githup의 코드를 그대로 가져와서 사용하였던 것을 수정하여, functional API 방법을 사용하여 코드를 고친 내용이다. 글의 큰 의미는 없으며 n_future 라는 새로운 미래 예측의 sequnce를 편하게 변경할 수 있게 변경하였다. https://github.com/flaviagiammarino/lstnet-tensorflow GitHub - flaviagiammarino/lstnet-tensorflow: TensorFlow implementation of LSTNet model for multivariate time series forecasting. TensorFlow implementation of LSTNet model for multivariat..
시계열분석_python 2023. 3. 26. 21:52
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