Publivate (215) 썸네일형 리스트형 PKGBUILD 사용법 git 등으로 PKGBUILD 파일을 다운 받은 뒤, $ cp -r /var/abs/extra/slim/ ~/abs 빌드 디렉토리로 이동: $ cd ~/abs/slim PKGBUILD 파일을 수정, 추가, 삭제, 패치등 구성요소를 조정합니다 (패키지 버전등 기타, 공식 패키지와 같이 사용시 수정 안해도 됩니다): $ nano PKGBUILD 일반 사용자로 makepkg 을 실행 (-s 옵션을 같이 사용시 의존성을 자동으로 처리합니다): $ makepkg -s root 사용자로 패키지 설치: # pacman -U slim-1.3.0-2-i686.pkg.tar.gz 출처: wiki.archlinux.org/index.php/Arch_Build_System_(%ED%95%9C%EA%B5%AD%EC%96%B4).. [리뷰] 다만 악에서 구하소서 (2019) 2020년 8월 개봉작인데, 2019년으로 나온다. 아마 2019년 개봉하려다 코로나로 인해 미뤄졌나보다. 영화 포스터 등을 보면 황정민, 이정재의 더블 주연인 것처럼 보인다. 실제 영화를 보면 황정민 원톱 주연에 이정재가 비중있는 악역 정도로만 나온다. 심지어 영화를 보면 볼수록 이정재가 도대체 왜 나오는 건지 의문일 정도이다. 사실 따지고 보면, 이정재가 황정민을 죽이고 싶어하는 것이 아주 이상하진 않다. 자신의 하나 뿐인 형을 죽였기 때문이다. 그런데 황정민은 단지 돈을 받고 죽인 것 뿐이고, 이미 이정재는 살인을 의뢰한 사람도 죽인 상태이다. 거기에, 황정민은 사건이 발생한 일본을 떠나 한국을 건너 태국까지 갔고, 태국에서는 마피아(?) 조직, 경찰, 특수부대까지 동원되어 있는 상황인데 그 곳을 .. [확률통계] 03. 확률변수의 시행 확률 및 통계, 이상화 교수님의 동영상 강의를 토대로한 내용입니다. RV(확률변수)의 정의 RV: 각각의 랜덤 결과를 실수에 매핑 x = X(w) ex1) tossing a coin -> X H => 1 T => 0 P(H)=P(1)=1/2 Probability -> function P(A) -> P(x) ex2) tossing two coin RV: # of heads 0 => {TT} P(0)=P({TT}) =1/4 1 => {HT:TH} P(1)=P({HT,TH}) = 1/2 2 => {HH} p(2)=1/4 X(wi) -> xi {TT} 형식으로 쓰던 경우의 수들을 숫자로 매핑함으로써 함수처럼 표현한다. by the conventional notation RV : X, Y, Z a specific.. [확률통계] 02. 독립사건과 확률 확률 및 통계, 이상화 교수님의 동영상 강의를 토대로한 내용입니다. 보충 Total Probility {A1,A2...An} partition of S $$P(A) = P(A1\cap A) + P(A2\cap A) + ... + (An\cap A)$$ $$\sum_{i=0}^nP(A|Ai)P(Ai)$$ Independent $$P(A|B) = P(A)$$ $$P(B|A) = P(B)$$ $$P(A\cap B) = P(A)P(B)$$ 1.10 Combinational Analysis permutation(순열) n개의 다른 객체를 일렬로 나열 (나열은 순서를 포함함) $$n(n-1)(n-2)... = n!$$ 만약 0개를 나열한다면, 0! = 1 n개 중에서 r개를 나열할 경우 (n>=r) $$n(n-1).. [확률통계] 01. 조건부확률과 Bayes 정리 확률 및 통계, 이상화 교수님의 동영상 강의를 토대로한 내용입니다. Sample Space: 가능한 모든 경우의 수 S(set) Event: Sample Space의 부분 집합 정확하게는 하나의 outcome이 A에 속할 확률 Conditional Probability: 조건부 확률 A가 발생했을 때 B가 발생한 확률, 모든 확률은 조건부 확률로 나타낼 수 있는데, A가 발생한 것을 Sample Space 가 발생한 걸로 치환하면 된다. $$ P(B|A) = \frac{P(B|A)}{P(A)} = \frac{P(B \cap A|S)}{P(A|S)} $$ Total Probilibity: 전체 확률의 합은 부분 확률들의 합 $$ P(A _{1} ) + .... + P(A_{n}) $$ $$ P(A_{1}).. [DataScience] DB SQL과 연동하기 DB에 있는 데이터를 가지고 활용하여 분석하는 방법을 소개하겠습니다. 물론 DB에 있는 데이터들을 csv 파일로 저장해서 사용할 수 있지만, 그런 것보다는 DB에 있는 데이터를 직접 불러오는 게 더 효율적이기 때문입니다. 또한, csv 파일이너무 클 경우 대부분의 데이터 핸들링을 DB에서 진행한 후 결과만 가져 온다면 메모리 면에서 훨씬 효율적일 것이라고 예상합니다. 저는 간단히 진행할 것이기에 sqlite 를 활용해보겠습니다. 우선 sqlite 관련 라이브러리를 설치합니다. !pip install pysqlite3 라이브러리를 불러옵시다. import sqlite3 import pandas as pd DB 연결 conn = sqlite3.connect('example.db') cursor 등록 *cur.. [scikit-learn] 사이킷런의 regression 사이킷런을 사용은 해봤지만 공식 사이트는 잘 가보지 못 했는데, 강의를 통해서 들렀는데 제 생각보다 엄청 잘 되어 있어서 놀랐습니다. 그래서 사이킷런 사이트만으로 얼마나 정보를 얻을 수 있는 지 알아보겠습니다. 우선 사이킷런 사이트에선 estimator를 고르는 맵을 제공해줍니다. (저 같은 초보자에겐 정말 좋은 자료 같네요.) scikit-learn.org/stable/tutorial/machine_learning_map/index.html START에서 시작해보겠습니다. 우선, 저는 numerical 변수를 regression으로 예측할 것입니다. 1. sample 데이터가 50보다 큰가? No면 데이터를 더 모으라고 하네요. Yes로 가겠습니다. 2. 예측할 변수가 category 형태인가? No로.. [DataScience] pandas의 대안은? modin, dask, vaex 비교하기 데이터 사이언스를 시작할 때 주로 사용하는 언어는 R과 Python이 있습니다. 보통 개발을 시작하신 분들은 python으로 주로 입문하게 되죠. 이 때 주로 사용하는 라이브러리는 Pandas 라는 라이브러리입니다. pandas 는 여러 파일을 파싱하는 것부터 전체 데이터 테이블을 NumPy 형태의 행렬 배열로 변환하는 다양하게 이용가능 합니다. 이런 기능들이 pandas가 데이터 사이언스와 머신러닝에서 잘 사용되는 이유입니다. 이런 pandas에게도 단점이 있으니 데이터가 많아질 수록 사용하는 메모리가 늘어나고 속도가 느려진다는 것입니다. 물론 pandas에서 천만 row도 처리 가능할 수 있지만, 그 경우에 10기가의 메모리가 필요합니다. 또한 pandas는 싱글코어로만 작동하고 ram의 범위 안에서.. 이전 1 ··· 6 7 8 9 10 11 12 ··· 27 다음