선형 회귀용 Python 패키지 이제 Python에서 선형 회귀 구현을 시작할 시간입니다. 이를 위해 적절한 패키지와 해당 기능 및 클래스를 적용합니다. NumPy 는 1차원 및 다차원 배열에 대한 많은 고성능 작업을 허용하는 기본 Python 과학 패키지입니다. 또한 많은 수학적 루틴을 제공합니다. 물론 오픈소스입니다. NumPy에 익숙하지 않은 경우 공식 NumPy 사용자 가이드를 사용 하고 NumPy 자습서: Python의 데이터 과학에 대한 첫 번째 단계를 읽어보세요 . 또한 Look Ma, No forLoops: NumPy 및 Pure Python을 사용한 배열 프로그래밍과 NumPy 및 TensorFlow 성능 비교를 통해 NumPy를 적용할 때 얻을 수 있는 성능 향상에 대한 좋은 아이디어를..

회귀 회귀 분석은 통계 및 기계 학습에서 가장 중요한 분야 중 하나입니다. 다양한 회귀 방법을 사용할 수 있습니다. 선형 회귀가 그 중 하나입니다. 회귀란 무엇입니까? 회귀는 변수 간의 관계를 검색합니다 . 예를 들어, 일부 회사의 여러 직원을 관찰하고 그들의 급여가 경험, 교육 수준, 역할, 고용 도시 등과 같은 특성 에 따라 어떻게 달라지는지 이해하려고 노력할 수 있습니다 . 이는 각 직원과 관련된 데이터가 하나 의 관찰을 나타내는 회귀 문제입니다 . 경험, 교육, 역할, 도시는 독립적인 특성이고 급여는 이에 따라 다르다고 가정합니다. 마찬가지로 면적, 침실 수, 도심까지의 거리 등에 대한 주택 가격의 수학적 의존성을 확립하려고 시도할 수 있습니다. 일반적으로 회귀 분석에서는 관심 있는 현상을 고려하..

클래스 다른 모든 객체 지향 프로그래밍 언어와 마찬가지로 Python은 클래스를 지원합니다. Python 클래스에 대한 몇 가지 사항을 살펴보겠습니다. 클래스는 class 키워드로 생성됩니다 . 속성은 클래스에 속하는 변수입니다. 속성은 항상 공개되며 점(.) 연산자를 사용하여 액세스할 수 있습니다. 예: Myclass.Myattribute 예를 들어 수업에 대한 샘플은 다음과 같습니다. In [ ]: # creates a class named MyClass class MyClass: # assign the values to the MyClass attributes number = 0 name = "noname" def Main(): # Creating an object of the MyClass. # ..

도구 준비 샘플 코드 받기 : https://realpython.com/bonus/practical-prompt-engineering-code/ 여기에서는 LLM 지원 프로젝트에서 더 나은 텍스트 완성을 얻는 데 사용할 수 있는 프롬프트를 반복적으로 개발하는 접근 방식과 함께 몇 가지 프롬프트 엔지니어링 기술을 다룹니다. Zero-Shot Prompting Few-Shot Prompting Delimiters Numbered Steps Increased Specificity Role Prompts Chain-of-Thought (CoT) Prompting Structured Output Labeled Conversations 더 많은 프롬프트 기술이 있으며 추가 리소스에 대한 링크도 찾을 수 있습니다. ..

상속 및 구성은 ​​객체 지향 프로그래밍에서 두 가지 중요한 개념입니다. 이는 객체 지향 설계의 구성 요소이며 프로그래머가 재사용 가능한 코드를 작성하는 데 도움이 됩니다. Python에서 상속 사용 상속을 사용하는 모델 클래스 계층 Python에서 다중 상속을 사용하고 단점을 이해 컴포지션을 사용하여 복잡한 개체 만들기 구성을 적용하여 기존 코드 재사용 구성을 통해 런타임 시 애플리케이션 동작 변경 상속과 구성이란 무엇입니까? 상속 및 구성은 객체 지향 프로그래밍의 두 가지 주요 개념으로 두 클래스 개념 사이의 관계를 모델링합니다. 들은 애플리케이션 설계를 주도하고 새로운 기능이 추가되거나 요구 사항이 변경됨에 따라 애플리케이션이 어떻게 발전해야 하는지 결정합니다. 둘 다 코드 재사용을 가능하게 하지만..

재무 항목 처리 In [ ]: import pandas as pd james_bond_data = pd.read_csv("jamesbond.csv").convert_dtypes() james_bond_data.head() new_column_names = { "Release": "release_date", "Movie": "movie_title", "Bond": "bond_actor", "Bond_Car_MFG": "car_manufacturer", "US_Gross": "income_usa", "World_Gross": "income_world", "Budget ($ 000s)": "movie_budget", "Film_Length": "film_length", "Avg_User_IMDB": "imdb..