Git bash 명령어 정리 (4) 깃허브
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프로그래밍 Programming
지역 저장소와 원격 저장소(깃허브) 사이에서 파일을 가져오고 백업하기 위한 명령어 명령어 의미 git remote add origin (저장소 주소) 원격저장소(remote)에 origin(저장소 주소가 가리키는 깃허브 repository)을 추가함 - 저장소 주소는 깃허브에서 복사할 수 있음 git remote -v 원격저장소에 원하는 주소가 잘 연결되어 있는지 확인 git push -u origin master 지역 저장소의 커밋을 맨 처음 원격 저장소로 올림 // 지역 저장소의 브랜치를 origin(원격 저장소의 master 브랜치)로 푸쉬함 (-u 옵션은 지역 저장소의 브랜치를 원격 저장소의 master 브랜치에 연결하기 위함) git push (origin master) 한 번 연결되었으면 그 ..
Git bash 명령어 정리 (3) 브랜치
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프로그래밍 Programming
깃에서 유용한 기능 중 하나는 브랜치를 만드록 병합할 수 있다는 점입니다. 깃에서 처음 시작할 때는 master라는 브랜치가 만들어지고 HEAD는 이 master 브랜치를 가리키고 있습니다. (설정에 따라서 main으로 브랜치가 생성되기로 하는 듯) 이 master 브랜치에서 파일을 만들다가 새로 브랜치를 만들면 기존 master 브랜치에 있던 기록을 가져오면서 독립적으로 파일을 수정할 수 있습니다. 그러다 새 브랜치에서 master 브랜치에 병합merge할 수 있습니다. 명령어 의미 git branch (브랜치 이름) 원하는 브랜치 이름으로 새로운 브랜치 생성 git checkout (브랜치 이름) 브랜치로 체크아웃함 git log --oneline 커밋 로그에서 한 줄에 한 커밋씩 표시함 git ad..
Git bash 명령어 정리 (2) 기본
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프로그래밍 Programming
깃에서 파일을 바꾸려면 작업 트리에 있던 파일을 add 명령어를 통해 스테이지로 올리고, 이 스테이지에 있는 파일을 커밋해서 저장소로 옮겨야 합니다. 명령어 의미 git config user.name '(이름)' 깃 환경에서 이름을 (이름)으로 지정 git config user.email '(메일주소)' 깃 환경에서 메일을 '(메일주소)'로 저장 git init 현재 위치에 지역 저장소를 만듦 git status 깃 상태를 확인함 (commit이 되어있는지 등) git add (파일명) 파일을 스테이지에 올림 git commit -m '(남기고 싶은 메시지)' 커밋 메시지를 붙여서 커밋함 git commit -am '(남기고 싶은 메시지)' 한 번 커밋한 파일일 때는 -am 옵션을 통해 스테이징과 터밋을..
Git bash 명령어 정리 (1) 리눅스
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프로그래밍 Programming
git bash를 쓰면서 자주 쓰는 것은 기록을 해두도록 합니다. 현재 디렉토리 : 물결표시(~) 명령어 의미 pwd 현재 위치 경로 출력 ls 현재 디렉토리에 어떤 파일이 있는지 출력 clear 화면 정리 cd ../ 상위 디렉터리로 이동 cd (하위 디렉터리 명) 지정한 하위 디렉터리로 이동 cd ~ 홈 디렉터리로 돌아가기 mkdir (원하는 디렉터리 명) 현재 위치에서 디렉터리를 생성함 rm (-r) (디렉터리 명) 디렉터리 삭제 (-r을 붙이면 디렉터리 안에 있는 하위디렉터리와 파일까지 삭제) vim (파일이름.확장자) 문서편집기 vim으로 파일 열기 (없을 경우에는 새로 생성) exit 터미널 창 종료 cat (파일이름.확장자) 터미널 창에서 간단하게 텍스 문서 내용을 확인 ls 옵션 -a : ..
모던패밀리 시즌2 episode1 영어표현
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영어 공부 English Study/영상 Video
1. I will snap : 나 지금 화낼거야 (snap : 부러뜨리다) 2. Petrified : 무서워하는 3. Near death experience : 죽을 뻔하다 4. a disabled person : 장애인 5. You might wanna play it cool : 쿨하게 행동하는 게 좋을 걸 6. clingy : 매달리는, 조르는 (= Needy) 7. Heap of trash : 쓰레기 더미 8. I don't care for it : 나는 그거 별로였어 9. Do you know how insulting this is? : 이게 얼마나 모욕적인지 알아? 10. It didn't look like it was on purpose : 일부러 그런 거 아닌 것 같은데 11. It's a ..
모던패밀리 시즌1 episode 24 영어표현
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영어 공부 English Study/영상 Video
1. I get nuts : nuts가 미쳤다는 뜻으로 사용됨, 즉, 난 미쳤어 2. Goobers, payday, ruffles : 간식 이름 3. You make a good living : 돈을 잘 번다 4. A stirring performance : 감동적인 퍼포먼스 5. I would have blown the money on flowers anyways blow the money는 자주 쓰는 표현이다 ex) blow the money : 돈을 펑펑 쓰다 blow them away : 그들을 날려버리고 와라 (응원의 의미로, 중요한 일ㅡ발표나 면접ㅡ이 있을 때 가서 다 날려버리고 와라는 의미) I blew it : 망쳤다 I blew money on snacks : 간식 사는 데 돈을 다 썼다..
[머신러닝] Feature extraction
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카테고리 없음
feature가 굉장히 많은 데이터에서는 feature를 일부만 추출해서 학습하는 것이 컴퓨팅 파워를 줄이고 성능을 높이는 방법이 될 수 있습니다. 이 글에서는 전체적인 Feature extraction 방법에 대해 언급을 하고, 개별적인 주제에 대해 자세히 설명하는 것은 다른 글로 넘기겠습니다. feature extraction 방법에는 Linear method : PCA(Principal Component Analysis), LDA, Metric Multidimensional Scaling(MDS) Non-linear method : Isomap, Locally-linear Embedding(LLE), Kernel PCA, Autoencoder 1. Principal Component Regressi..
[데이터과학] Unbalancing data 처리
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연구 Research/데이터과학 Data Science
majority(다른 클래스에 비해 샘플 수가 많은 클래스) 샘플 수가 minority 샘플 수가 차이가 많이 나면 학습을 하는데 어려움을 겪을 수 있습니다. 따라서 각 클래스의 샘플 수 균형을 맞춰주는 방법에 대해서 알아보겠습니다. 1. under-sampling majority 샘플수를 줄여서 minority 샘플 수와 균형을 맞추는 방법 2. over-sampling minority 샘플을 반복 샘플링하는 방법 3. Synthetic generation 위의 두 방법 외에도 SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique) 방법이 있습니다. minority에서 샘플을 복원추출하는 것 말고 인공적인 데이터를 추가로 생성하는 방법입니다. feature space에..
[머신러닝] Boosting method
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연구 Research/인공지능 Artificial Intelligent
앙상블(ensemble) 방법 중에 boosting method가 있습니다. bagging도 ensemble에 속하는데, boosting과 차이가 있습니다. bagging 방법은 boostrap으로 데이터를 resampling해서 여러 개의 모델을 만들어서, 그 모델들을 종합하는 방식입니다. boosting 역시 여러 개의 모델을 만들지만, 그 모델에 가중치를 부여해서 가중치를 반복적으로 업데이트하는 방식입니다. Adaboost Updates weights of the observations at each iteration. Weights of well classified observations decrease relatively to weights of misclassified observations...
[머신러닝] Logistic Regression
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연구 Research/인공지능 Artificial Intelligent
로지스틱 회귀모형을 통해 특정 class에 속할 확률을 알 수 있습니다. 1. Logistic Regression 소개 logistic regression은 우리가 흔히 사용하던 linear regression의 변형이라고 볼 수 있습니다. 그림 출처 : https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%8B%9C%EA%B7%B8%EB%AA%A8%EC%9D%B4%EB%93%9C_%ED%95%A8%EC%88%98#/media/%ED%8C%8C%EC%9D%BC:Logistic-curve.svg 위 함수는 $f(y)=\frac{1}{1+e^{-y}}$ $logit(p)=\ln\left(\frac{p}{1-p}\right)=\beta_{0}+\beta_{1}X$ linear regression처럼 회..