Hee'World

- Anaconda 4.0.0 - Python3 - Windows7 - OpenCV3 1. Anaconda Prompt 실행 2. conda install 설치 conda promt창에서 아래의 conda install 명령어를 입력합니다. conda install -c https://conda.binstar.org/mempo opencv3 을 입력합니다. - 중간에 Proceed ?

설치환경 - Ubuntu Server 14.04.4 - Virtualenv - Python 2.7.11 1. Virtualenv 환경에서 설치환경에 맞게 설치를 진행한다. - 저는 pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.8.0-cp27-none-linux_x86_64.whl로 설치 진행하였습니다. * Python 2# Ubuntu/Linux 64-bit, CPU only:(tensorflow)$ pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.8.0-cp27-none-linux_x86..

Below Python packages are to be downloaded and installed to their default locations.1.1. Python-2.7.x.1.2. Numpy.1.3. Matplotlib (Matplotlib is optional, but recommended since we use it a lot in our tutorials).Install all packages into their default locations. Python will be installed to C:/Python27/.After installation, open Python IDLE. Enter import numpy and make sure Numpy is working fine.Dow..

2.2.2 분석 : 매스플롯라이브러리로 scatter 플롯 생성하기 에러 발생 - 아래와 같이 해결하면 됨 In [10]: ax.scatter(datingDataMat[:,1], datingDataMat[:,2], 15.0*array(datingLabels).astype(float), 15.0*array(datingLabels).astype(float))Out[10]: In [11]: In [11]: plt.show() 참조 : http://modular.tistory.com/category/%EC%82%BD%EC%A7%88%EA%B3%BC%20%EC%97%B4%EB%A7%A4/Python

임의로 만들어진 임의의 디렉토리에 저장된 Python module을 불러오는 방법 1. sys모듈에 path추가 하여 불러오기>> import sys >> sys.path['', 'C:\\Python34\\Scripts\\ipython.exe', 'C:\\Windows\\system32\\python34.zip', 'C:\\Python34\\DLLs', 'C:\\Python34\\lib', 'C:\\Python34', 'C:\\Python34\\lib\\site-packages', 'C:\\Python34\\lib\\site-packages\\IPython\\extensions', 'C:\\Users\\JeonJongHee\\.ipython'] >> sys.path.append("C:/Python/myP..

http://www.regexpal.com/ - 위쪽 텍스트 영역은 정규표현식을 입력하는 칸 - 아래쪽 텍스트 영역은 목표하는 텍스트를 입력하는 칸

최근, 저자는 새로운 식사경험을 제공하는 식당에 대한 기사를 읽었다. 그 식당은 완벽히 어두운 환경에서 식사를 할 수 있는 콘셉트로, 식사할 때 시각적인 요소를 배제 하면 미각과 후각을 향상시킬 수 있다는 아이디어에 근간한 것이었다. 고객은 보이지 않는 음식을 접할 때, 먼저 맛에 대한 빠른 정보수집(양념, 향, 질감 은 어떠한지, 음식이 짠지 달콤한지와 같은 것들) 단계를 거친다. 그리고 이전에 그가 경험했던 음식들과 비교하여 현재 먹고 있는 음식에 대한 경험을 향상시킨다. 이러한 단계는 머신러닝에서 데이터를 분류할 때 가장 비슷하고 가장 근접한 범주로 데이터들을 분류하는 최근접 방식과 비슷하다. 이 챕터에서는 최근접 방식을 이용한 데이터분류에 대해 학습할 것이다. 학습하게 될 내용1. 최근접 이웃 정..

1. 데이터 수집2. 입력 데이터 준비(데이터 크런징)3. 데이터 분석(데이터 관찰, 인사이트 찾기)4. 알고리즘 선택/훈련5. 알고리즘 테스트(검정)6. 사용하기(운영 배포) - 머신러닝인액션