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버츄얼 박스, ns3 설치 https://mainia.tistory.com/2379 버추얼박스(VirtualBox) 이용해서 우분투(Ubuntu) 설치하기 버추얼박스(VirtualBox) 를 이용해서 다양한 OS 를 자신의 컴퓨터에 설치할 수 있습니다. 저는 직업 특성상 리눅스 OS 를 접할 일이 많습니다. 별도로 컴퓨터를 마련해서 리눅스 테스트 환경을 갖추 mainia.tistory.com https://zzarungna.com/1545?category=376654 VirtualBox Ubuntu 운영체제 설치 다음 버튼이 보이지 않을때 VirtualBox Ubuntu 운영체제 설치 다음 버튼이 보이지 않을때 VM VirtualBox 프로그램을 사용해 우분투 운영체제를 설치하려고 하다 보면 항상 하단 화면이 잘리다 보니 처음 우..
3장 - Transport layer flow control : rcv가 감당하지 못할 정도로 x congestion control : network가 감당하지 못할 정도로 x Transport layer process간 logical 통신 제공 send side : message를 segment로 쪼갬 rcv side : segment를 message로 다시 합침 * network layer는 host간 logical 통신 제공 가정에 비유 hosts = house process = kid app message : letters transport protocol : demux to kids TCP : reliable, in-order(byte stream을 순서대로 붙임) UDP : best effort : 최선을 다하지만 보장은 못함 M..
계절학기 끝났으면 좋겠다
1, 2(Intro, application layer)장 필요 정보 요약 Chapter 1 bandwidth : 특정한 기능을 수행할 수 있는 주파수의 범위 전화 회사에서 제공하는 access network : DSL(Digital Subscriber Line) upstream : 1Mbps downstream : 10Mbps -> download양이 더 많음(우린 data 소비자) 비대칭임 전화 회선을 보면 옆집과 공유안함 -> dedicated cable 회사 : cable network 한 회선 공유 -> shared link CMTS에서 Multiplexing downstream : 30Mbps이라서 더 빨라 보이지만 shared이기 때문에 더 느릴 수 있음. HFC : Hybrid Fiber Coax Coax 회선 공유함. Fiber는 더 큰 대역폭을 제공하기 때문에..
파이썬 머신러닝 완벽가이드 - 4장 https://www.python2.net/questions-1067047.htm python - Pandas에서 count () 및 value_counts ()를 언제 사용해야합니까? 팬더를 배우고 있습니다. .count() 를 언제 사용해야할지 모르겠습니다. .value_counts() 기능 및 사용시기 . www.python2.net 1. 결정트리 직관적으로 이해 쉬움 최대한 균일한 데이터 세트를 구성할 수 있도록 분할 정보의 균일도 측정 - 지니계수, information gain(정보 이득) 정보 이득 : 1-엔트로피 지수 디폴트 : 지니계수 정보 이득이 높거나 지니 계수가 낮은 조건을 찾아서 분할 장점 단점 쉽고 직관적 전처리 필요 없음 과적합 -> 트리의 크기를 제한 대표 파라미터 min_s..
파이썬 머신러닝 완벽가이드 - 3장 https://stackoverflow.com/questions/36543137/whats-the-difference-between-predict-proba-and-decision-function-in-scikit-lear/36543588 What's the difference between predict_proba and decision_function in scikit-learn? I'm studying a scikit-learn example (Classifier comparison) and got confused with predict_proba and decision_function. They plot the classification results by drawing the contours u..
파이썬 머신러닝 완벽가이드 - 2장 from sklearn.metrics import accuracy_score accuracy_score(y_test, pred) 1. 데이터 셋 분리 2. 모델 학습 3. 예측 수행 4. 평가 3. 사이킷런의 기반 프레임워크 익히기 사이킷런은 많은 유형의 classifier와 regressoor 클래스를 제공함 이 둘을 합쳐서 Estimator클래스라고 부름. 즉, 지도학습의 모든 알고리즘을 구현한 클래스를 통칭해서 Estimator라고 부름. cross_val_score와 같은 evaluation 함수, gridsearch와 같은 하이퍼 파라미터 튜닝을 지원하는 클래스의 경우 Estimator를 인자로 받음. 비지도 학습에서의 fit은 지도학습의 fit과 다르게 입력 데이터의 형태에 맞춰 데이터를 변환..
파이썬 머신러닝 완벽가이드 - 1장 arr = np.array([1,2,3]) arr.astype('float64') astype 메서드는 메모리를 더 절약해야 할 때 사용 arange는 range와 유사 np.ones((2,3), dtype='int32') array([[1., 1., 1.], [1., 1., 1.]]) reshape으로 변환가능 np.reshape(-1,1) 어떤 2차원 배열이든 열을 한개로 만듦 인덱싱 arr[0,0] np.sort()는 원래 행렬은 놔둠 / ndarray.sort()는 원래 행렬 바꿈 np.argsort() : ex) 시험성적순으로 이름 출력할 때 사용 or1 = np.array([3,1,9,5]) sort_i = np.argsort(or1) print(or1) [3 1 9 5] 행렬 내적 : np...