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[H-DAT 필기] 5. 머신러닝 - Bagging : 여러 개의 모델을 독립적으로 학습시켜 예측을 평균내거나 투표로 결정, 안정성 높게 - Boosting : 약한 학습기들을 순차적으로 학습시켜 성능을 향상시키는 방법, 성능 극대화 - Bootstrap : 원본데이터에서 반복적으로 샘플을 뽑아 통계량의 분포를 추정하는 비모수적 방법- 장점 : 유연성과 직관성- 단점 : 계산비용이 높을 수 있고, 원본 데이터의 대표성이 중요- 선정도 : 데이터의 두 변수 간의 관계를 시각화- Histogram : 데이터의 분포와 빈도를 확인- Box plot : 데이터의 사분위수와 이상치를 확인- Roc 곡선 : 모델의 민감도와 특이도를 시각화하여 성능을 비교 - 변수들 간의 관계를 파악함으로써 어떤 특정한 변수의 값을 다른 변수들로 설명하고 예측하..
[H-DAT 필기] 4. 데이터 처리 / 스케일링 / 인코딩 / 결측치 제거 1. 데이터 처리 - 데이터 분석의 핵심 도구- 2차원 표 형태의 구조# 데이터 프레임import pandas as pd #pandas 라이브러리를 import하여 dataframe을 생성data = { 'Name': [ 'John Doe', 'Jane Smith', 'Emily Davis', ], 'Age': [ 28, 34, 22 ], 'Gender': [ 'Male', 'Female', 'Female' ]}df = pd.DataFrame(data) #데이터프레임 생성print(df.head()) #데이터프레임의 기본 정보 확인print(df.info()) #데이터프레임의 요약 ..
[H-DAT 필기] 3. 자료형 (list, 문자열, dict) 0. 자료형# 기본 자료형int #정수형float #실수형bool #True, False# 주요 자료형list #리스트, 변경 가능 [ ]string #문자열 " "set #셋, 순서가 없음 { }tuple #튜플, 변경할 수 없음 ( )dict #딕셔너리, 키와 값이 한쌍으로 구성 {key: value}# data type 변환str() #숫자형을 문자열로 변환int() #문자열,실수형을 정수형으로 변환 #단, 문자열이 숫자로 이루어져있어야함float() #문자열,정수형을 실수형으로 변환 #단, 문자열이 숫자로 이루어져있어야함 1. 리스트 - list - 여러개의 값을 순서대로 저장할 수 있는 자료형- [ , , ]# 리스트는 순서를 가진다arr = [1, 2, 3]print(arr[0]) #1# -는..
[H-DAT 필기] 2. 조건문/반복문/변수/연산자/입출력 1. 조건문 if() #조건문이 Ture일 때만 실행# 예시)age = 20if age >= 18: print("You are an adult.")# You are an adult.num = 10if num == 10: print("The number is 10.")# The number is 10.score = int(input("Enter your score: "))if score >= 60: print("You passed!")#60을 입력했을 때, You passed! 출력#59을 입력했을 때, 미출력 if else#예시)weather = "rain"if weather == "rain": umbrella = "take"else: umbrella = "don't take"if elif else#예시..
[H-DAT 필기] 1. Python 함수 & 모듈 정리 1. 함수 (Funtion)- 코드가 중복되면 유지보수와 가독성이 떨어짐, 함수를 사용하면 같은 로직을 여러번 작성할 필요 없이 재사용 가능 - 함수가 자신을 호출하여 반복문을 수행예시) 팩토리얼def factorial(n): if n # 일반매개변수def f(x, y) #함수 f의 매개변수 x, ydef f(x, y=5) #함수 f의 매개변수 x, y 중 y값을 5로 기본값 설정f(1) # x=1, y=5#주의! 기본값을 설정한 매개변수는 일반 매개변수 뒤에 와야함 #가변매개변수#tupledef f(*args)#dictionarydef g(**kwargs) #lamda => 1회성으로 함수를 간단하게 한 줄로 작성add = lamda x, y: x + yprint(add(3, 5)) #8# map, ..
DWA Planner 파라미터 정리 - 참고 : http://wiki.ros.org/dwa_local_planner Robot Configuration Parameters - acc_lim_x (double, default: 2.5) 로봇의 x 가속도 한계 (m/s2) - acc_lim_y (double, default: 2.5) 로봇의 y 가속도 한계 (m/s2) - acc_lim_th (double, default: 3.2) 로봇의 회전 가속도 한계 (rad/s2) - max_vel_trans (double, default: 0.55) 로봇에 대한 최대 변환 속도의 절대값 (m/s) - min_vel_trans (double, default: 0.1) 로봇에 대한 최소 변환 속도의 절대값 (m/s) - max_vel_x (double,..
Ubuntu 20.04에 ROS Noetic 설치하기 - 개발환경 : Raspberry Pi 4B (Ubuntu 20.04) - 참조 : http://wiki.ros.org/melodic/Installation/Ubuntu Step1. Ubuntu 20.04설치 https://do-9un6.tistory.com/41 참고 Step2. ROS Noetic 설치 - Ubuntu 20.04에서 Ctrl+Alt+T를 눌러 터미널 창을 열어줍니다. - Package.ros.org로부터 소프트웨어를 받아들일 수 있도록 PC를 세팅합니다. $ sudo sh -c 'echo "deb http://packages.ros.org/ros/ubuntu $(lsb_release -sc) main" > /etc/apt/sources.list.d/ros-latest.list' - K..
라즈베리파이 4에 Ubuntu 20.04 설치 - 준비물 : Raspberry Pi 4B, SD Card, SD Card Reader - 참조 : https://medium.com/@may_i/%EB%9D%BC%EC%A6%88%EB%B2%A0%EB%A6%AC%ED%8C%8C%EC%9D%B4%EC%97%90-ubuntu-20-04-lts-%EC%84%A4%EC%B9%98%ED%95%98%EA%B8%B0-2cb002dccbe4 Step1. SD Card 포맷 - SD 카드를 USB 리더기에 꽂아주고 PC에 연결합니다. - SD Card를 포맷시키기 위해 아래의 링크에서 SD Card Formatter 프로그램을 설치 후 실행합니다. https://www.sdcard.org/downloads/formatter/sd-memory-card-formatter-..

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