Haribo Blog

• [NHIS] data proprecessing

  2021-04-02

  Haribo

  ML  AI

  pre_process
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• Shallow NN

  2021-03-24

  Haribo

  ML  AI

  Math
  • Shallow NN with Logistic Regression

  Shallow NN with Logistic Regression

  Neural Network의 작동 원리를 알아보기위해 Logistic Regression에 hidden layer를 1층 추가해본다. 이 hidden layer를 추가함으로서 기존의 Logistic Regression으로 판별하지 못했던 XOR problem도 해결 할 수 있게된다. 그 이유는 hidden layer가 추가하게되면 구별의 기준이 되는 hyper plane을 여러개를 사용하게 되서 이분법적인 예측을 하지않고 더욱 유연하게 예측을 할 수 있게 된다.

  

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• 당뇨병 예측[숫자형 데이터 훑어보기]

  2021-03-22

  Haribo

  ML  AI

  pre_process
  • Numercial Data Explore
    • discrete
    • countinous

  Numercial Data Explore

  discrete

  • AGE_GROUP
  • OLIG_PROTE_CD

  countinous

  • HEIGHT
  • WEIGHT
  • WAIST
  • SIGHT_LEFT
  • SIGHT_RIGHT
  • BP_HIGH
  • BP_LWST
  • TOT_CHOLE
  • TRIGLYCERIDE
  • HDL_CHOLE
  • LDL_CHOLE
  • HMG
  • CREATININE
  • SGOT_AST
  • SGPT_ALT
  • GAMMA_GTP
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• Logistic Regression

  2021-03-17

  Haribo

  ML  AI

  Math
  • Logistic function(sigmoid)

  참고블로그1

  참고블로그2

  Logistic function(sigmoid)

  logistic function은 실수 전체집합 $x$를 [0, 1] 사이 값으로 출력해주는 함수다.

  \[y = \frac{1}{1+e^{-x}}\]

  

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• 당뇨병 예측[범주형 데이터 훑어보기]

  2021-03-14

  Haribo

  ML  AI

  pre_process
  • Categorical Data Preprocess

  Categorical Data Preprocess

  • SEX
  • SIDO
  • HEAR_LEFT
  • HEAR_RIGHT
  • SMK_STAT_TYPE_CD
  • DRK_YN
  • HCHK_OE_INSPEC_YN
  • CRS_YN
  • TTR_YN
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• 당뇨병 예측[데이터셋 훑어보기]

  2021-03-14

  Haribo

  ML  AI

  pre_process
  • 당뇨병 환자 예측 모델링

  당뇨병 환자 예측 모델링

  data shape : 2000000 x 28

  # data analysis and wrangling
  import pandas as pd
  import numpy as np
  import random as rnd
  pd.set_option('display.max_columns', 100)
  
  
  # visualization
  import seaborn as sns
  import matplotlib.pyplot as plt
  %matplotlib inline
  
  # machine learning
  from sklearn.linear_model import LogisticRegression
  from sklearn.svm import SVC, LinearSVC
  from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
  from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
  from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
  from sklearn.linear_model import Perceptron
  from sklearn.linear_model import SGDClassifier
  from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
  

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• itertools

  2021-03-10

  Haribo

  노트

  python_module
  • 무한 이터레이터
  • 이터레이터
  • 조합형

  itertools는 버릴것 하나없는 아주 유용한 모듈이다.

  무한 이터레이터

  • count
  • cycle
  • repeat

  이터레이터

  • accumulate
  • chain
  • chain.from_iterable
  • compress
  • dropwhile
  • filterfalse
  • groupby
  • islice
  • tee
  • zip_longest

  조합형

  • product
  • permutations
  • combinations
  • combinations_with_replacement

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• functools

  2021-03-09

  Haribo

  노트

  python_module

  functools 모듈안에 함수가 꽤많지만 내가 판단했을 때, 코딩테스트에 필요한 함수 몇가지들만 추려보았다. 코딩테스트에는 딱히 객체지향적인 프로그램이 필요하지 않기 때문에, class에 관련된 함수는 제외하였다.

  • lru_cache
  • reduce

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• 파이썬 모든 문제 푼 후기

  2021-03-05

  Haribo

  프로그래머스  노트

  코딩테스트

  

  Java문제(15) + SQL 문제(9) 제외

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• 문자열의 아름다움

  2021-03-05

  Haribo

  프로그래머스  월간_코드_챌린지_시즌1

  Lv.5

  teferi풀이 원문

  from collections import defaultdict
  from itertools import groupby
  def solution(s):
      lumps = defaultdict(lambda: defaultdict(int))
      for char, group in groupby(s):
          lumps[char][len(list(group))] += 1
      unpretty = ((n := len(s)) - 1) * n * (n + 1) // 6
      for lump in lumps.values():
          total = sum(l * count for l, count in lump.items())
          both_side = sum(lump.values())
          for i in range(1, max(lump) + 1):
              unpretty -= total * (total - 1) // 2
              total -= both_side
              both_side -= lump[i]
      return unpretty
  

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