이 글은 그냥 개인적으로 공부한 내용을 정리할 목적으로 작성이 되었습니다 ㅎㅎ 마르코프 결정과정 (MDP) 관련 학습 내용 마르코프 연쇄 (Markov Chain) 마르코프 보상과정 (Markov Reward Process) 마르코프 결정과정 (Markov Decision Process) 마르코프의 특성 현재 상태에는 과거의 모든 정보가 포함되어 있다. 현재 상태를 알면 과거와 무관하게 미래상태를 예측할 수 있다. 마르코프 연쇄와 상태 변이 행렬(State Transition Matrix) 특정 상태에서 다른 상태로 변이될 확률을 표현한 행렬 집 학교 학원 PC방 치킨 분식 피자 운동 만화 잠 집 0.6 0.3 0.1 학교 0.3 0.4 0.3 학원 0.1 0.2 0.2 0.5 PC방 0.2 0.8 치킨..
머신러닝이란, 컴퓨터가 '의사결정'을 할 수 있도록 '교육' 하는 것이다 . 사람이 하는 의사결정에는 크게 2가지가 있다. 분류 : 어떤 사진속 동물을 보고 "개"인지 "고양이"인지 판단하는 것 예측 : 내가산 주식 가격이 오를지 내려갈지 판단하는 것 오늘 배울 내용은, 컴퓨터가 의사결정을 할 수 있도록 하기 위해 어떻게 컴퓨터를 교육하는지에 대한 부분이다. 컴퓨터를 교육하는 방식에는 크게 두가지 방법이 있다 지도학습 비지도학습 지도학습 지도학습이란, "결과"를 알고 있을때 사용하는 학습 방법이다. 지도학습은 이미 인간이 알고있는 규칙성을 컴퓨터에게 학습시켜, 반복적인 의사결정을 컴퓨터가 할 수 있도록 한다. 지도학습의 방법에는 두가지가 있다 분류(classification) = 고양이 사진을 통해 고양..
Performing Sequence Labelling using CRF in Python Published 2017-06-17 #Sequence Labelling in NLP In natural language processing, it is a common task to extract words or phrases of particular types from a given sentence or paragraph. For example, when performing analysis of a corpus of news articles, we may want to know which countries are mentioned in the articles, and how many articles are rel..
Functions¶ Jellyfish provides a variety of functions for string comparison[문자 비교], phonetic encoding[발음 구분], and stemming [어간 추출]. String Comparison¶ These methods are all measures of the difference (aka edit distance) between two strings. Levenshtein Distance¶ def levenshtein_distance(s1: str, s2: str) Compute the Levenshtein distance between s1 and s2. Levenshtein distance represents the numbe..
※ 본문의 내용은 Mobile Phone Name Extraction from Internet Fprums: A Semi-supervised Approach, Yangjie Yan, Aixin Sun의 내용을 요약 정리한 내용이며, 모든 장표와 이미지의 출처는 해당 논문에서 발췌한 것입니다. 자신의 제품이 시장에서 어떤 반응을 보이고 있는지 알고 싶은 마케터라면 혹은, 경쟁사 제품에 대한 시장현황을 분석하고 싶은 기업 대표라면 한번 쯤 생각해 보았을 것이다. "어떤 글에서 특정 제품이 언급되어있는지 여부를 알 수 있다면, 해당 제품에 대한 시장 data를 얻을 수 있을텐데... " 하지만, 어떤 제품이 언급이 되었는지를 확인하는 것은 굉장히 어렵다. 왜냐하면 오타, 별명, 줄임말 등을 사용하기 때문이다...
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오늘은 랜덤맵을 만들때 flood fill(seed fill) 알고리즘을 활용해 보고자 한다. flood fill(seed fill) 알고리즘은 언제 사용하나? 현재 위치에서 막히지 않고 접근 가능한 영역의 좌표를 알고 싶을때 그림판의 채우기 기능 구현 맵에서 막히지 않게 구조물 만들기 flood fill(seed fill) 은 어떻게 동작하는 걸까? 십자 모양으로 (위, 아래, 왼쪽, 오른쪽)을 살펴보면서 이미 확인을 했는가? 아니면 막혀있는가? 를 확인 만약에 확인도 안했고 막혀 있지도 않으면 "갈수 있는 장소에 추가" 더이상 살펴볼 곳이 남지 않을 때까지 수행 응용하기 실제 접근 가능한 영역 과 이론적으로 접근 가능한 영역 비교 실제 접근 가능한 영역이, 이론적으로 접근 가능한 영역 보다 작으면 막..
다양하게 크롤링 하는 방법은 아래 링크를 통해 알 수 있다. requests, get방식> requests로 기사 크롤링 하기 ☜ requests로 구글에서 사진 크롤링 하기 ☜ requests로 주식 가격 데이터 크롤링 하기 ☜ 셀레니움 selenium으로 다나와 사이트 크롤링 하기 ☜ 이글을 이해하기 위해서는 서버와 클라이언트의 개념을 알면 좋다. 서버와 클라이언트의 통신 방법 (get, post등)의 개념을 알면 좋다 HTML이 무엇인지, 그리고 HTML의 구조에 대해 알면 좋다. 크롤링 대략적인 순서도 1.사전준비 (robots.txt) 주소/robots.txt 웹페이지에 접근이 허용된 User-agent 확인 웹페이지에 접근 가능한지 여부 확인 User-agent : 유저가 사용하는 bot의 이..
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