https://www.youtube.com/watch?v=Y4ecU7NkiEI&t=275s 어제 만든 여아의 부모 추정(?)을 함수화 해서 코딩을 다시 만들었다. import pandas as pd def calculate_posterior(df): total_probability = (df['birth_princess_likelihood'] * df['birth_princess_ratio']).sum() print('total_probability:',total_probability) df['posterior_probability'] = df['birth_princess_likelihood'] * df['birth_princess_ratio'] / total_probability return df ta..

https://www.youtube.com/watch?v=me--WQKQQAo 나이브 베이즈 알고리즘은 넷플릭스에서도 사용하는 알고리즘으로 사용자의 추천 알고리즘이다. 빌게이츠도 이 알고리즘을 되게 강조했다고 한다. 인간처럼 사고하는 알고리즘이다. 꼭 알아야 하는 수학적 개념이 확률과 통계이다. https://www.youtube.com/watch?v=KueAHu7iFNE conditional probability(조건부 확률). https://doctorinformationgs.tistory.com/107 조건부 확률과 베이즈 정리 - 2주차 정리 이전 진도 2021.09.11 - [고등 수학/확률과 통계] - 확률의 정의 - 2주차 정리 확률의 정의 - 2주차 정리 참조 문헌 1. Probabilit..

챗 GPT에 클러스터링이 어떤 곳에 활용되는지 물어보자. 대표적인 군집화 알고리즘으로는 K-Means, Mean Shift, Gaussian Mixture Model, DBScan이 있다. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def euclidean_distance(x1, y1, x2, y2): result = (((y1-x1)**2) + ((y2-x2)**2)) ** 0.5 return result n_classes = 4 n_data = 100 X, y = [], [] for class_idx in range(n_classes): centroid = np.random.uniform(low=-10, high=10, size=(2,)) X_ = np..

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # np.random.seed(22) K = 5 n_classes = 4 n_data = 50 X, y = [], [] for class_idx in range(n_classes): centroid = np.random.uniform(low=-10, high=10, size=(2,)) X_ = np.random.normal(loc=centroid, scale=1.7, size=(n_data, 2)) y_ = np.ones(n_data,) * class_idx X.append(X_); y.append(y_) X = np.vstack(X) y = np.concatenate(y) # print(X.shape, y.sha..

1. 당뇨, 2. 자전거, 3. 골프 회원 의 세 가지를 예측하여 만드는 과제를 받았다. 근데 하나도 몰라서.. 약간 하기 싫었다가 주말에 기초강의를 다시 보고 다시 보니까 조금 이해가 가는 부분. 월요일에 재설명 해주시겠지?? ㅎㅎ 아마 낸 사람 많이 없을 것이다. 수업시간에 따라잡고 공부 열심히 하면 된다. from sklearn.datasets import load_diabetes from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor from sklearn.tree import plot_tr..

https://www.youtube.com/watch?v=g3n1VxiXgrE 속력 : 크기 이다. -> 스칼라. 속도 : 크기 + 방향이다. -> 벡터 화살표 하나가 있으면 벡터 표현이 가능하다. 화살표의 길이 : 크기 화살표의 방향 : 벡터의 방향. 시작점 A를 시점. 끝점 B를 종점. AB의 크기가 1이면 단위벡터(유닛벡터)다. 크기가 1로 고정되어 있는 것이 단위벡터다. 단위벡터는 방향을 나타내는데 집중을 한다. 시점과 종점이 같은 벡터는? 영벡터라고 한다. 영벡터는 방향을 고려하지 않는다. 벡터가 서로 같을 조건 : 크기와 방향이 동일하면 위치에 상관없이 같은 벡터이다. 정육각형의 예시. AO 벡터와 OD 벡터는 서로 같다. OA과 OD는 크기는 같지만 방향이 다르다. ##############..