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비교연산자, 논리연산자, 할당 연산자, 비트연산자, 아이덴티티 연산자튜플이 빠른 이유는 해시때문 파이썬 문법 정리이터레이터, 제너레이터, 1급함수? class 메서드 종류 :- 인스턴스 메서드 : 인스턴스 변수를 사용하는 메서드- 클래스 메서드 : 클래스 변수를 사용하는 메서드- 정적 메서드 : 클래스 변수, 인스턴스 변수를 사용하지 않는 메서드- 추상 메서드 : 자식 클래스에서 반드시 구현해야 하는 메서드- 오버라이딩 : 부모 클래스의 메서드를 자식 클래스에서 재정의하는 것- 오버로딩 : 같은 이름의 메서드를 여러 개 정의하는 것 프로그래밍 방법론절차지향 : 순차적으로 코드를 실행하는 방법론(간단한 프로그램)객체지향 : 객체를 만들어서 코드를 실행하는 방법론(복잡한 프로그램)함수형 : 함수를 만들어서 ..

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• · 2024. 12. 13.
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2024.12.13 간단한 TIL

파이썬에 있는 연산자들 산술 연산자 (사칙연산같은 계산하기위한 연산자들)+ - / * % // ** 비교 연산자== >=  논리 연산자 (나중에 얘기하겠지만 '논리'스키마-사람이 읽을수있는)or not and아이덴티티 연산자isis not 할당 연산자= += -= *= /= 산술연산자에 있는 애들 싹다 할당할수있어요.a += 1a **= a 비트 연산자& AND 조건의 비트연산자 코딩테스트할 때 좀 써요| OR 조건의 비트연산자 코딩테스트할 때 좀 써요^ XOR 조건의 비트연산자~ NOT 조건의 비트연산자>> 우측 쉬프트 연산자 코딩테스트할 때 좀 써요 컨테이너담는 공간여기에는 어떤 타입이든 담을 수 있는 객체 list = [1, "AI9기 수강생", 3.14159265]mytuple = (1, "AI9..

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• · 2024. 12. 13.
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2024.12.12 Git Bash로 venv 관리

Git Bash에서 venv로 파이썬 가상 환경 관리하기 - 희망편각 프로젝트마다 필요한 패키지 버전을 따로 관리하고 싶을 때 venv를 사용하는데,가상환경 생성과 각종 패키지 설치에 어려움을 겪는 사람을 위해 정리함니당. ※ Git Bash를 설치 후 vscode터미널을 이용하기 때문에 깃 배쉬랑 븨에스코드 설치는 구글링 해서 설치 후 봐야함! 그리고 아래에서 이런식으로 크다 작다 기호는 터미널에 입력 X  1. 가상 환경 생성하기Git Bash에서 다음 명령어를 사용해 새로운 가상 환경을 생성할 수 있다. firstmyvenv 부분을 지우고 원하는 가상 환경 이름을 지정해도 된다.(되도록 영어로 하삼)아래 명령어를 실행하면 현재 디렉토리에 firstmyvenv라는 이름의 폴더가 생성되고, 해당 폴더 ..

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• · 2024. 12. 12.
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2024.12.11 깃 헤업헤업

오늘은 본가에서 맥을 쓰느라 깜빡했던 윈도우 깃 배쉬를 깔고 특강을 따라가보았다.입력을 잘못했더니 배쉬가 헬프를 쳐보래서 쳐봤다. 이게 머선 말이람(깃 헬프 GPT 해석)더보기작업 공간 설정 (Repository 초기화)clone: 원격 저장소를 복제하여 로컬에 저장소를 만듭니다.init: 새로운 Git 저장소를 초기화하거나 기존의 저장소를 재초기화합니다.현재 변경 작업 (파일 관리)add: 파일의 변경 내용을 스테이징 영역에 추가합니다.mv: 파일이나 디렉토리를 이동 또는 이름 변경합니다.restore: 파일을 이전 상태로 복구합니다.rm: 파일을 작업 디렉토리와 스테이징 영역에서 삭제합니다.기록과 상태 점검bisect: 바이너리 검색을 통해 버그를 유발한 커밋을 찾습니다.diff: 변경 사항을 비교합..

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• · 2024. 12. 11.
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2024.12.10 비지도학습 - 차원축소(피드백 반영완료)

1. 비지도 학습(Clustering & Dimensionality Reduction) 지도학습은 정답을 알려주며 학습하는 방식이고,비지도학습은 정답 없이 스스로 데이터의 패턴을 찾는 방식대표적인 방법:- 클러스터링(Clustering): 비슷한 데이터끼리 그룹화- 차원 축소(Dimensionality Reduction): 데이터의 특성을 보존하면서 데이터의 차원을 줄이는 방법지도학습과 비지도학습의 비전공자도 이해할 수 있는 예시 설명 :더보기1. 지도학습 (Supervised Learning) 정답을 알고 학습 마치 선생님이 학생에게 문제를 내고, 그에 대한 정답을 알려주는 것과 같다. 데이터에는 입력(문제)과 출력(정답)이 함께 포함되어 있다. 목표 : 정답을 예측하거나 분류하는 모델을 만드는 것.예..

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• · 2024. 12. 10.
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2024.12.09 붓꽃 데이터셋으로 공부하기

회귀와 분류의 차이점   구분회귀 모델분류 모델 목표숫자(연속형 값) 예측범주(클래스) 예측출력 값실수(예: 10.5, 23.7)클래스(예: 0, 1 또는 '강아지')예시"이번 달 전기요금은 15,000원일 거야!""이메일이 스팸일 확률은 80%야!"  1. 데이터셋 구조붓꽃 데이터셋은 총 150개의 샘플과 4개의 특성(feature)을 가지고 있다.(1) 특성(Feature)각 샘플은 아래 4가지 속성으로 구성되고 모든 속성 값은 실수형이다.꽃받침 길이(sepal length) (단위: cm)꽃받침 너비(sepal width) (단위: cm)꽃잎 길이(petal length) (단위: cm)꽃잎 너비(petal width) (단위: cm)(2) 클래스(Target)세 가지 붓꽃 품종 중 하나로 분류..

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• · 2024. 12. 9.
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