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회귀분석 회귀분석은 1886년 프란시스 갤턴의 논문 Regression Toward Mediocity in Hereditary Stature에서 소개되었다.갤턴은 모집단에서 키의 분산이 시간이 지나도 커지지 않는 생물학적 현상을 설명했다. 부모의 키가 자녀에게 유진되지 않았고 자녀의 키는 인구의 평균 방향으로 회귀하고 있는 것을 관찰했다.
데이타 과학자 - 조시 윌스 데이타 과학자 - 조시 윌스 "어떠한 소프트웨어공학자 보다 통계학을 잘 알고 어떠한 통계학자보다 소프트웨어공학을 잘 아는 사람" 공감!!
파이썬 opencv 설치하기 아나콘다를 통해 파이썬을 설치하고파이썬 3.4 환경에서 opencv 설치할 때 아래와 같은 방법으로 설치하니 무사히 실행되었다. down voteThis worked for me (on Ubuntu and conda 3.18.3):conda install --channel https://conda.anaconda.org/menpo opencv3The command above was what was shown to me when I ran the following:anaconda show menpo/opencv3This was the output:To install this package with conda run: conda install --channel https://conda.anaconda.org..
공개키 암호화 공개키 암호 방식은 당신이 공개키를 아는 누군가에게 메시지를 암호화하여 안전하게 보낼 수 있도록 한다. 다른 사람이 당신의 공개키를 안다면, 그들은 당신에게 오로지 당신만 복호화할 수 있는 메시지를 보낼 수 있다. 그리고, 사람들이 당신의 공개키를 안다면, 당신은 메시지에 서명해서 사람들이 그 메시지를 당신이 보냈다는 것을 알 수 있도록 한다. 당신이 누군가의 공개키를 안다면, 그들이 서명한 메시지를 복호화 해 봄으로써 진짜 그들이 보낸 것인지 알 수 있다.
파이썬 if __name__ =="__main__" __main__ namespace python script.py 와 같이 직접 쉘에서 실행하는 경우에는 파이썬 인터프리터가 해당 script.py 모듈을 script 라는 namespace 가 아닌__main__ 이라는 namespace 로 간주하여 다루게 된다. 따라서 처음에 궁금했던 아래 문장은 '만일 이 파일이 인터프리터에 의해서 실행되는 경우라면' 이라는 의미를 갖는다. if __name__ == "__main__" 즉 본인이 구현한 코드가 다른 파이썬 코드에 의해서 모듈로 import 될 경우도 있을 수 있고, 파이썬 인터프리터에 의해서 직접 실행될 경우도 있을 수 있는데, 위 코드는 인터프리터에 의해서 직접 실행될 경우에만 실행하도록 하고 싶은 코드 블럭이 있는 경우에 사용한다. 아래 예제 코..
pandas.DataFrame.tail import pandas as pd df = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/' 'machine-learning-databases/iris/iris.data', header=None)df.tail()pandas.DataFrame.tail¶DataFrame.tail(n=5)]Returns last n rows
Ipython.display.Image class from IPython.display import Image Image(filename ='01.png', width = 50) ------------------- class IPython.display.Image(data=None, url=None, filename=None, format='png', embed=None, width=None, height=None, retina=False, unconfined=False, metadata=None)Bases: IPython.core.display.DisplayObject__init__(data=None, url=None, filename=None, format='png', embed=None, width=None, height=None, retina=F..
No Free Lunch Theorems 데이비드 월퍼 The Lack of A Priori Distriction Between Learning Algorithms This is the first of two papers that use off-training set (OTS) error to investigate the assumption-free relationship between learning algorithms.This first paper discusses the senses in which there are no a priori distinctions between learning algorithms. (The second paper discusses the senses in which here are such distinctio..

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