본문 바로가기

전체 글39

회귀 알고리즘과 모델 규제-1 k-최근접 이웃 회귀¶ 회귀란 두 변수 사이의 상관관계를 분석하는 방법¶ k-최근접 이웃 회귀는 가장 가까운 샘플을 찾아 타깃을 평균함¶ 데이터 준비¶ In [ ]: import numpy as np perch_length = np.array([8.4, 13.7, 15.0, 16.2, 17.4, 18.0, 18.7, 19.0, 19.6, 20.0, 21.0, 21.0, 21.0, 21.3, 22.0, 22.0, 22.0, 22.0, 22.0, 22.5, 22.5, 22.7, 23.0, 23.5, 24.0, 24.0, 24.6, 25.0, 25.6, 26.5, 27.3, 27.5, 27.5, 27.5, 28.0, 28.7, 30.0, 32.8, 34.5, 35.0, 36.5, 36.0, 37.0, 37.0.. 2022. 3. 21.
슬랙과 깃헙 연동 전 이미 Slack 채널 내에 GitHub채널이 이미 존재하므로 GitHub 채널 추가하는 법은 넘어가고 진행하였습니다. 1. 추가한 깃헙 채널에 다음과 같은 메시지를 보냅니다. /github signin 2. Connect GitHub account를 클릭합니다. 3. Connect GitHub account 한번 더 클릭 4. Authorize Slack 클릭 후 나오는 code 복사 후 slack github채널 enter code 눌러 복사 붙여넣기 진행하면 success 메시지를 받을 수 있습니다. 5. 채널에 다음과 같은 메시지 작성합니다. /github subscribe 소유자/리포지터리 6. install GitHub App을 누릅니다. 7. 열람 받을 리포지터리 지정 후 install 진.. 2022. 3. 21.
캐글 타이타닉 데이터 분석 따라해보기 파이썬을 통한 데이터 분석을 처음 배웠을 때 다루었던 데이터입니다. 옛날에 연습할 때 만들었던 주피터 노트북을 포스팅해보았습니다. In [ ]: import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns %matplotlib inline import warnings warnings.filterwarnings('ignore') 1. 데이터 불러오기¶ In [ ]: #캐글과 구글 콜랩 연동해서 데이터 불러오기 !pip install kaggle Requirement already satisfied: kaggle in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (1.5.12) .. 2022. 3. 21.
딥러닝을 통한 변수별 ETF 가격 예측 비교 작년 2021년 캡스톤 디자인 수업을 준비하면서 만들었던 리포트 입니다. 처음 만들어 본 리포트여서 많이 부족합니다. 재밌게 보시고 피드백 부탁드립니다! 20년부터 ETF 종목이 큰 관심을 받기 시작하였습니다. 여기서 ETF(Exchanged Traded Fund)는 특정 지수의 성과를 추적하는 인덱스 펀드를 거래소에 상장시켜 주식처럼 거래할 수 있게 한 펀드입니다. 연구 목적은 다음과 같습니다. 테마형 ETF는 종합주가지수와 연계되는 인덱스형 ETF에 비해 장기적으로 더 높은 수익률을 기대할 수 있습니다. 개인들이 신기술, 신제품, 새로운 트렌드를 수용하는 기간은 점차 빨라지고 있으며, 이것이 테마 ETF들의 수익률 달성 시기도 단축시킬 가능성이 높습니다. 그동안 ETF에 대한 높은 관심에도 불구하고 .. 2022. 3. 21.

티스토리툴바