코딩두의 포트폴리오

C 개발을 위한 필수 프로그램컴파일러 - 컴파일러는 개발자가 작성한 프로그램 코드를 컴퓨터가 인식할 수 있는 코드로 만들어주는 소프트웨어이다.컴파일러는 개발하는 분야마다 상이하므로 컴파일러의 종류와 환경 설정 방식을 반드시 확인하여야 한다.문서편집 도구 - 텍스트 문서를 편집할 수 있는 소프트웨어라면 어느 것도 상관이 없다.대표적 프로그램 - Visual Studio, Dev C++., Boland C, Turbo C Dev C++ 사용 이유Dev C++은 C/C++ 소프트웨어 개발을 위한 무료 공개 프로그램이다.다른 프로그램에 비해 가볍게 무료 SW라서 (개발에) 사용-> 내 컴터에는 설치 자체가 안돼서 그냥 vs code로 함

알고 있는 내용도 있지만, 기초부터 다지기 위해 강의에 기반한 내용을 정리할 예정C언어란?미국의 Bell 연구소의 Dennis M.Ritche가 UNIX 운영체제를 개발하기 위해 개발한 범용 고수준 언어이다.(인간쪽에 가까우면 고수준, 컴퓨터에 가까우면 저수준)C언어는 1972년 DEC PDP-11 컴퓨터에서 처음 구현되었다.1978년 Brian Kernighan과 Dennis Ritche는 현재 K&R 표준이라고 알려진 C에 대한 최초의 모습을 공개하였다.UNIX 운영체제 뿐만 아니라 각종 프로그래밍 언어의 컴파일러, 응용 프로그램, 하드웨어 등 다양한 분야에서 다양한 소프트웨어가 개발되고 있다. C언의 특징배우기 쉽다.구조화 되어 있는 언어이다.효율적으로 프로그램을 제작할 수 있다.하드웨어 컨트롤, ..

리눅스마스터 2급 취득함24.10.04(금)에 발표나서 확인하니 아슬아슬하게 합격공부하실 분들은 본인들 하실거 하면서 넉넉하게 공부해도 2급이라서 그런지 취득이 쉬운 편에 속하니까참고해주세요 리눅스마스터 2급 취득한 겸 이전에 취득한 디지털정보활용능력, 모바일앱개발전문가 2급까지 같이 발급중

합격 기준 시험 내용 리눅스 일반리눅스 이해 - 리눅스의 개요, 역사, 철학특징① 오픈 소스 운영체제 - 소스코드 및 모든 관련 자료가 공개② 멀티유저(다중 사용자), 멀티태스킹(다중 작업)을 지원 - 멀티유저 기능은 여러 사용자가 동시에 동일한 시스템에 접근 가능 - 멀티태스킹은 여러 개의 태스크를 동시에 실행하고, 교대로 컴퓨터의 자원을 사용할 수 있는 기능③ 다중 스레드를 지원하는 네트워크 운영체제 - 하나의 프로세스 내에서 여러 개의 네트워크 작업을 동시에 처리할 수 있기에 강력한 네트워크 지원이 가능 - 네트워크 서버로 사용이 가능하고, 인터넷과 이더넷에 안정적으로 연결이 가능 - 웹 브라우저, 메일, 뉴스, 웹 서버 등의 모든 인터넷 서비스 가능④ 여러 종류의 파일 시스템을 지원하는 운영체제 ..

예시  준비 wine.info() - 데이터 프레임의 요약 정보 출력wine.describe() - 데이터프레임의 기초 통계 요약 정보를 출력  로지스틱 회귀 적용 모델 생성: LogisticRegression 클래스를 사용하여 로지스틱 회귀 모델을 생성모델 학습: fit 메소드를 사용하여 모델을 학습모델 평가: 훈련 데이터와 테스트 데이터에 대한 정확도를 평가계수와 절편: 모델의 회귀 계수와 절편을 출력   결정 트리 모델 생성: DecisionTreeClassifier 클래스를 사용하여 결정 트리 모델을 생성모델 학습: fit 메소드를 사용하여 모델을 학습모델 평가: 훈련 데이터와 테스트 데이터에 대한 정확도를 평가모델 시각화: plot_tree를 사용하여 결정 트리의 구조를 시각화불순도 성과 동일 ..

가상의 시나리오데이터 추가 시 새로운 모델을 생성  확률적 경사 하강법(Stochastic Gradient Descent)은 랜덤 방식비용 함수를 최소화하기 위해 사용확률적 경사 하강법은 조금씩 내려가는 방식epoch = 전체 훈련 데이터셋을 한 번 모델에 전달하여 학습하는 단계-> 여러 에포크를 통해 모델이 데이터를 반복적으로 학습 -> 가중치가 최적화  손실 함수는 나쁜 정도를 측정하는 함수모델의 예측 값과 실제 값 간의 차이를 측정모델의 성능을 최적화하는데 사용정확도는 손실 함수로 사용할 수 X (= 미분 가능 X)  분류일 때 로지스틱 손실 함수 사용 (이진 분류 모델에서 사용되는 손실 함수)회귀 - 평균 절댓값 오차, 평균 절댓값 오차 -> 미분 가능하여 손실 함수로 사용 가능분류 - 정확도로 ..

럭키 백  확률 계산  데이터셋 준비 판다스 라이브러리 임포트CSV 파일을 읽어와 데이터프레임으로 저장데이터프레임의 처음 5행을 출력하여 데이터 구조를 확인입력 데이터와 타겟 데이터를 분리하여 각각 넘파이 배열로 변환   다중 분류사이킷런의 객체 속성에 _가 끝에 붙어 있으면모델 클래스 생성 시 지정한 값 x, 모델이 데이터로부터 학습한 속성일 경우에 _ 과정 K-최근접 이웃 분류기 생성: KNeighborsClassifier 객체를 생성하고, 이웃의 수를 3으로 설정모델 학습: 훈련 데이터를 사용하여 모델을 학습클래스 확인: 학습한 클래스(어종)를 출력예측: 테스트 데이터의 샘플에 대해 예측을 수행확률 예측: 테스트 데이터의 샘플에 대해 각 클래스에 속할 확률을 계산하고 출력   로지스틱 회귀종속 변수..

다중 회귀여러 개의 독립 변수(설명 변수 또는 예측 변수)를 사용하여 종속 변수(타깃 또는 결과 변수)를 예측하는 방법 다항 회귀는 하나의 독립 변수 또는 여러 독립 변수를 사용 (차이점)  판다스데이터 구조와 데이터 조작 도구를 제공하여 데이터 분석 작업 수행데이터 프레임은 다차원 배열  훈련 셋, 데이터 셋으로 넘파이 배열을 나눴다고 가정객체 생성  선형 회귀종속 변수 y와 한 개 이상의 독립 변수 (또는 설명 변수) X와의 선형 상관 관계를 모델링하는 회귀분석 기법  특성 만들기규제 - 과대적합을 방지하는 용도로 머신러닝 모델이 훈련 세트를 너무 과도하게 학습하지 못 하도록 훼방정규화라고 표현하기도 함 (여기서는 혼돈으로 인해 규제로)  표준화스케일 차이 제거, 수렴 속도 향상을 위해 규제 전에 표..