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KNN 모델의 알고리즘을 이해하고 하이퍼 파라미터 튜닝을 배우다. 1. KNN 모델 알고리즘 현재 KNN 모델을 공부하고 있다. KNN 모델은 지도학습에서 분류 방법으로 학습하는 머신러닝 모델이다. KNN은 K-Nearest Neighbors의 줄임말이다. KNN은 거리기반으로 학습을 하는데 무슨 소리냐면 KNN에서 K는 미지수인데 K값에 따라 가까운 이웃의 수를 결정한다. K가 만약 3이면 주변 3개의 이웃의 데이터를 보고 스스로 예측한다. KNN 모델은 지도학습의 분류와 회귀, 두 곳 다 사용할 수 있는데 분류에서는 문자형태로 정답이 있기 때문에 이웃 중에서 가장 많은 값으로 예측한다. 회귀는 정답 데이터가 연속된 수치데이터이기 때문에 이웃 값의 평균값으로 예측한다. knn_model2 = KNeig..

화면에서 UI 요소를 구성하는 최소단위인 컴포넌트를 배우다. 1. 컴포넌트 정의 컴포넌트는 React에서 자주 사용한다. 반복되는 화면의 큰 틀, 일부분 등을 컴포넌트화 해서 app.js 사용할 수 있다. 2. 컴포넌트 사용 2 - 1. 상황 function App() { return ( 아메리카노 3500 아메리카노 3500 아메리카노 3500 ); } 위 코드를 보면 같은 구조의 코드가 반복되는 것을 볼 수 있다. 이러면 코드가 더러워지고 수정하기 불편하다. 이런 상황에서 컴포넌트를 사용하는 것이다. 2 - 2. 컴포넌트 파일 생성 컴포넌트파일들은 src 폴더 내에서 components 폴더를 생성해서 그 안에 컴포넌트 파일들을 생성해서 사용해 준다. 단, 컴포넌트 파일의 이름의 첫 스펠링은 무조건 ..

sklearn.neighbors 모델을 만들고 지도학습시켜서 머신러닝 실습을 하다. 머신러닝의 학습 단계는 7단계로 구성되어 있다. 각 단계를 설명하면서 실습도 함께 진행하려고 한다. 문제 정의 데이터 만들기 데이터 전처리 탐색적 데이터 분석 (EDA) 모델 생성(선택) 및 하이퍼 파라미터 정의 (튜닝) 모델 학습 정확도 평가 1. 문제 정의 학습단계 중 1단계인 문제정의에 대해 설명하겠다. 문제 정의 단계는 문서작성하는 단계와 비슷하다. 목적 : 머신러닝을 통해서 어떤 문제를 해결할 것인지? -> 비만을 판단하는 모델 만들기 학습 선택 : 지도학습 vs 비지도학습 vs 강화학습 -> 지도학습 지도학습에서 분류 vs 회귀 -> 분류 (저체중, 정상, 과체중, 비만 등) 결론 : 비만을 판단하는 모델 만들..

JSX문법 실습 index.js // index.js import React from 'react'; import ReactDOM from 'react-dom/client'; import './index.css'; // JSX 문법 및 특징 정리 import App from './App'; import reportWebVitals from './reportWebVitals'; // JSX문법을 활용한 실습 import AppSample from './AppSample'; const root = ReactDOM.createRoot(document.getElementById('root')); root.render( // // ); // If you want to start measuring performan..

리액트에서 사용되는 JSX문법에 대해서 배우다. import './App.css' /* shift + alt + f : prettier 저장 JSX문법 - HTML 과 JS를 하나의 파일에 작성할 수 있는 문법 JSX문법의 특징 1. 반드시 부모요소가 하나여야 한다. 모든 것을 감싸는 div태그로 해결 + 꼭 가 아니어도 된다. 2. 표현식 사용 {변수}로 표현식 단, if문은 사용할 수 없다.. 2-1. 조건식이 1개일 때 - && 연산자 하나의 조건식을 확인할 때 A && "B" => A가 true이면 &&의 오른쪽이 출력된다. 2-2. 조건식이 2개일 때 - 삼항연산자 활용 2-3. 조건식이 3개일 때 - return문 위에 조건식을 만든 후 결과값만 {}에 넣어준다. 3. 기존 HTML문법과 다른..

머신러닝의 정의, 학습 종류를 배우다. 1. 머신러닝 머신러닝 : 2D, 표 형태의 데이터에서 규칙을 찾아내는 과정 사용하는 데이터를 기반으로 학습 또는 성능 향상을 지원하는데에 초점을 둔다. 2. 머신러닝 학습 종류 머신러닝의 학습 종류를 알기 전에 머신러닝에서 사용되는 X, y에 대해서 알아보자. 대소문자 구별 X는 문제데이터, 특성, feature, 독립변수, 속성과 같은 의미를 지닌다.y는 정답데이터, target, Label, 종속변수과 같은 의미를 지닌다.X는 테스트, y는 검증하는 데이터라고 생각하면 편하다. 1. 지도 학습 문제와 정답을 주고 학습시킨다. 사람이 직접 데이터에 개입하므로 정확도가 높은 데이터를 사용할 수 있다. 대신 사람이 직접 해야하기때문에 인건비 문제가 있고, 데이터 양..

Node.js 설치 및 사용법 1. Node.js 정의 및 설치 Node.js란 JavaScript로 브라우저 밖에서 서버를 구축할 수 있게 해주는 환경이다. Node.js를 검색하고 다운로드 페이지로 이동한다. 대부분의 경우 LTS버전으로 사용자의 운영체제에 맞게 다운로드 받으면 된다. 2. Node.js 사용 ( node_modules ) Node로 서버를 구축하기 위해서 Node의 모듈을 설치해서 사용해야 한다. 일단 "npm init"을 사용해서 패키지를 생성해준다. package를 생성할 때 주의할 점은 main에는 서버로 사용할 파일명을 사용해줘야 한다. (위의 사진에선 app.js이다.) Node에서 기본적으로 제공하는 http모듈을 사용해도되고 express모듈을 설치해서 사용할 수도 있다..

리액트 실행 및 파일 설명 리액트 실행 VSCode에서 새로운 터미널을 열어준다. 새로운 터미널의 경로가 리액트가 설치된 폴더에 연결이 됐는지 확인하고 안되면 cd로 경로 변경한다. npm start를 하면 메인페이지가 새로운 탭(크롬)에 띄워진다. 파일 설명 node_modules 폴더는 우리가 프로젝트 구동에 필요한 라이브러리의 소스코드를 모아둔 폴더이다. public 폴더는 잠깐 html 파일이나 이미지 파일을 보관할 때 사용하는 폴더이다. 가장 중요한 src 폴더에 코드를 짠다. App.js가 메인 페이지이다. App.js에서 코드를 짜면 메인 페이지에 바로 반영이 된다. js 파일에다가 html 코드를 짰는데도 브라우저에 띄워지는 이유는 App.js를 index.html에 넣어주는 index.j..