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[4팀/김유경] 3차시 파이썬 과제 - 조건

문제1: 비교연산자 아래 코드의 출력 결과를 예상하세요. - 예상 결과: False 문제2: 비교연산자 아래 코드의 결과를 예상하세요. - 예상 결과:True 문제3: 비교&논리연산자 아래 코드의 결과를 예상하세요. - 예상 결과: True 풀이: (3==3): True, (4!=3): True -> True 문제4: 조건문 아래 코드의 출력 결과를 예상하세요. - 예상 결과: Hi, there. 풀이: 4 어디가 잘못됐는지 모르겠습니다. 문제7: 중첩if문 아래 실행 결과와 같이 사용자로부터 세 개의 숫자를 입력 받은 후 가장 큰 숫자를 출력하는 코 드를 작성하세요. number1=int(input('num1:')) number2=int(input('num2:')) number3=int(input('n..

[2팀/윤서현] 3차시 파이썬 과제 - 조건문

#1 다음과 같이 코드를 작성했을 때, 실행 결과로 알맞은 것은? ' 코드가 출력 되지 않는다 ' #2 아래의 코드에서 에러가 나는 원인에 대해 설명하세요. ' 등호가 부등호의 오른쪽으로 옮겨져야한다 (=>가 >=로)' #3 변수 age의 자료형이 정수형 일때는 ‘숫자’가 출력되고, 문자형일 때는 ‘문자’가 출력되는 코드를 작성하려한다. 빈 칸에 알맞은 코드를 고르시오. ' 2번 ' #4 다음 코드의 결과 값은 무엇일까요? 'shirt'출력 a = "Life is too short, you need python" if "wife" in a: print("wife") elif "python" in a and "you" not in a: print("python") elif "shirt" not in a: ..

[3팀/김은수] 3차시 파이썬 과제 - 조건문

1번 → 2번 2번→4번, 5번 3번→5번 4번→4번 5번→2번 6번 shirt 7번 age = int(input("나이를 입력하세요 : ")) if age = 1: print("8세 미만 어린이의 지하철 교통 요금은 450원 입니다.") elif age >= 8 and age = 20: print("20세 이상의 성인 지하철 교통 요금은 1250원 입니다.") 8번 # 성적계산기 만들기 score=int(input("성적을 입력하세요 :")) if score >= 90 and score = 80 and score ..

[DACON/김규리] 분류 모델 알아보기

1. 개요 Classification(분류)? - Supervised learning(지도학습)의 일종으로 기존 데이터의 카테고리 관계를 파악하고, 새롭게 관측된 데이터의 카테고리를 스스로 판별하는 과정 - 예시로 문자를 판별할 때, 스팸인지 아닌지 분류하는 것과 같은 단일분류 그리고 수능 점수가 몇 등급에 속하는지 판별하는 다중분류가 있음 * cf) 비지도 학습의 clustering : 다중분류와 유사하지만, 다중분류는 카테고리의 도메인이 정의되어있다는 점에서 큰 차이점을 지닌다 Classification(분류) 알고리즘 - 일련의 데이터가 포함되는 기존 카테고리들을 학습하고, 이것을 기반으로 컴퓨터는 데이터의 범주를 구분하여 경계를 나누는 것을 학습 2. 나이브 베이즈 (Naive Bayes) 개요 ..

[DACON/조아영] 분류 모델 알아보기

파이썬 머신러닝 완벽 가이드 1판 (권철민)을 참고하여 작성한 글입니다. Classification 정답이 주어진 데이터를 이용해 모델을 학습시키고 스스로 분류할 수 있도록 함 Decision Tree 데이터의 규칙을 스스로 찾아내고 학습하여 트리 기반의 분류 규칙을 만들어냄 규칙을 가장 쉽게 표현하는 방법은 if/else 기반으로 나타내는 것 → 데이터를 분류할 기준을 세울 때 가장 효율적인 분류가 될 수 있도록 해야 알고리즘의 성능이 올라감 내부 노드들은 규칙 노드가 되며, 단말노드(=리프노드)는 결정된 클래스(label)값이 됨 규칙노드가 많아질수록 클래스 값을 결정하는데 복잡한 과정을 거치게 됨→ 트리의 깊이가 깊어질 수록 예측 성능이 떨어질 수 있음 → overfitting의 위험성이 커짐 ov..

[DACON/최다예] 분류 모델 알아보기

K-Nearest Neighbor (KNN) KNN은 지도 학습(Supervised Learning)의 일종으로, 분류(Classification)와 회귀(Regression) 문제에 모두 사용될 수 있는 알고리즘이다. 데이터 점들 간의 거리를 측정하여 가장 가까운 이웃들을 찾아내는 알고리즘을 말한다. 이렇게 찾아낸 이웃들의 레이블을 분류 문제(Classification)에서는 다수결 투표를 통해, 회귀 문제(Regression)에서는 이웃들의 평균값을 계산하여 예측한다. 장점 델을 학습시키는 과정이 없기 때문에, 실시간으로 데이터를 분류하거나 예측하는 데에 적합 이해하기 쉬운 알고리즘이기 때문에, 비전문가도 쉽게 이해할 수 있음 단점 데이터 포인트 간의 거리를 계산하기 때문에, 데이터의 차원이 늘어날수..

[DACON/김세연] 분류 모델 알아보기

*Decision tree & Random forest #Decision tree -의사결정나무 데이터 마이닝 기법으로, 데이터 분석을 하고 예측 모델을 만들기 위해 사용한다. 또, 의사결정나무 알고리즘은 분류와 회귀 두가지 형태로 제공된다. 목표 변수가 유한한 수의 값을 가지면 분류목적의 분류 나무이고 실수값을 가지면 수치예측 목적의 회귀 나무가 된다. -의사결정나무의 형태 및 구조 입력 데이터에 대해 노드(Node)와 가지(Edge)로 이루어진 트리(Tree)형태의 구조를 만들어 결정경계를 나누는 알고리즘이며, 각 노드는 하나의 변수를 선택하며, 선택된 변수에 따라 하위 노드가 분리된다. 제일 상위의 마디를 뿌리 마디(root node)라 하고 이는 분류 대상이 되는 모든 자료집단을 포함한다. 상위 ..

[1팀/한규림] 3차시 파이썬 스터디 - 조건문

3, 4주차는 제어문에 대해 다룬다. 이번 시간에는 조건문, 다음 시간에는 반복문을 배워보자. 조건문이란? 서론 학점 부여 프로그램을 만들려면? 점수 : 38, 65, 89, 16, 95, 71, 63, 48, 49, 66, 37 점수에 따른 학점의 기준을 정한다. 95점 이상 ‘A+’, 60점 미만 ‘F’ 기준을 바탕으로 첫 번째 점수를 판단한다. 38점은 60점 미만이므로 ‘F’ 다음 점수로 이동하면서 2. 를 반복한다. 37점은 60점 미만이므로 ‘F’ 더 이상 판단할 점수가 없을 때 프로그램을 종료한다. 프로그램을 만들 때 고려해야 할 사항 조건의 설정 : 어떤 기준으로 결정해야 하는가? 반복의 설정 : 언제까지 해야 하는가? 1) 조건문의 개념 조건문 conditional statement : ..

[2팀/김세연] 3차시 파이썬 스터디 - 조건문

3주차-제어문(조건문) 참고자료: 데이터 과학을 위한 파이썬 프로그래밍, 점프 투 파이썬 조건문 :조건에 따라 특정 동작을 하도록 하는 프로그래밍 명령어 ex) 앞 지하철과 간격이 10m이하면, 속도를 10km이하로 늦춰라. 사용자가 20세 이하면, VOD를 재생하지 마라. 스마트폰 잠금 해제 패턴이 5회틀리면, 20초 동안 대기 상태로 만들어라. 조건문을 위한 구성 :조건을 나타내는 기준과 실행해야 할 명령 :조건의 참과 거짓이 구분 되어야 함 if-else 문 if 뒤에는 참,거짓을 판단하는 조건문 + 조건문 끝나면 반드시 콜론(:)을 붙어야 함 들여쓰기(space or tab)를 사용해 참일 경우 수행할 명령 if의 조건이 거짓이면 else문이 수행, 생략 가능 print("Tell me your ..