최근 아시는 분에게 패키지를 추천 받아서 적용 예제 코드를 만들어 보았다. 상세 내용을 포스팅 하고 싶었으나 시간이 너무 소요되어, 다음에 포스팅 하고자 한다. 해당 알고리즘은 분류 모형과 회귀모형 모두를 지원한다. 우선 데이터를 만들어 보자. 실행 가능한 예제 데이터가 없을 것 같아. 임의로 만들었으니 양해 바란다. import pandas as pd import numpy as np import pytorch_lightning as pl import pytorch_forecasting as pf classification_train_data = pd.DataFrame( dict( target=np.random.choice(["A", "B", "C"], size=300), value=np.random...

def test(): for i in range(10): for j in range(10): print(i,j) if j==2: return i,j try: for i in range(10): for j in range(10): print(i,j) if j==2: raise except: 1 for i in range(10): for j in range(10): print(i,j) if j==2: breaker=True break if breaker: break

현실에 데이터는 고도의 비선형 자료에 해당하며, 문제 해결에 다양한 제약이 존재한다. 전통적인 최적화 알고리즘들은 이러한 알고리즘을 해결하기에 한계가 존재한다고 한다. 따라서 이러한 한계를 극복하기위해 휴리스틱 알고리즘(Heuristic Algorithm)들이 개발되고 있다고 한다. * 휴리스틱이란 불충분한 시간이나 정보로 인하여 합리적인 판단을 할 수 없거나, 체계적이면서 합리적인 판단이 굳이 필요하지 않은 상황에서 사람들이 빠르게 사용할 수 있게 보다 용이하게 구성된 간편 추론의 방법이다. 딥러닝도 이에 한 부류에 해당한다. 회귀분석에서도 이러한 휴리스틱 알고리즘이 있는데 기호적 회귀분석이 이에 해당한다고 한다. 기호적 회귀분석은 데이터에 대해 종속변수와 독립변수간에 관계를 가장 잘 설명할 수 있는 ..

https://diane-space.tistory.com/318?category=882603 [시계열] 케라스에서 Luong 어텐션을 활용한 seq2seq2 LSTM 모델 만들기 (번역) 원문 Building Seq2Seq LSTM with Luong Attention in Keras for Time Series Forecasting | by Huangwei Wieniawska | Level Up Coding (gitconnected.com) Building Seq2Seq LSTM with Luong Attention in Keras.. diane-space.tistory.com https://rcj92.tistory.com/18 [tensorflow]Seq2Seq regression in R https..

https://rcj92.tistory.com/18 [tensorflow]Seq2Seq regression in R https://diane-space.tistory.com/318?category=882603 [시계열] 케라스에서 Luong 어텐션을 활용한 seq2seq2 LSTM 모델 만들기 (번역) 원문 Building Seq2Seq LSTM with Luong Attention in Keras for Time Serie.. rcj92.tistory.com 앞서 말했듯 python과 R을 같이 포스팅하는 것이 좋아보여 같이 포스팅 하고자 한다. 사용하는 패키지는 아래와 같다. from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose import pandas ..

from 패키지 import 함수명 형태로 개인 외부 모듈을 가지고 오려고 했는데 경로 인식이 되지 않은 문제가 있었다. 따라서 import os 로 패키지 경로로 os.chardir을 진행했는데 적용을 해보니 똑같이 애러가 발생했다. 이러한 경우에는 환경변수를 수정해주거나 sys.path.append(r'경로') 방식으로 해결할 수 있다.

1D CNN의 간략한 예제코드를 공유한다. python과 R을 동시에 포스팅 하는 것이 좋아보여, 앞으로는 같이 포스팅하고자 한다. https://rcj92.tistory.com/14 1D-CNN & Multi input Multi output Model in R lstm 모형은 아래 링크를 참고하기 바란다. rcj92.tistory.com/11 R tensorflow LSTM 예제 코드(GPU 사용) lstm 모형 구축을 하기 앞서 딥러닝 코드 구현도 충분히 중요하지만, 이론을 모르는 상황에서 모델을 rcj92.tistory.com import pandas as pd import numpy as np import tensorflow as tf import keras import statsmodels.a..

업비트 개발자 모드에서 해당 코드를 실행했는데 잘 실행 되지 않았다. 다름아니라 해당문제는 encoding문제인거 같다. windows 에서 실행했을 때 jwt.encode(payload, secret_key)를 사용했을 때 해당 내용은 string으로 나왔다. 하지만 결과가 나타나지 않아서 실행을 못했는데, 서버에서 실행해보니 bytes로 나타났다. 그래서 해당 문제를 해결하기 위해서 아래와 같이 바꾸어 적용하니 잘 적용이 되었다. # windows import os import jwt import uuid import hashlib from urllib.parse import urlencode import requests access_key = '' secret_key = '' server_url =..

크롤링의 종류와 개요는 아래에 포스팅 해두었으니, 궁금하신 분은 먼저 읽고 오기를 바란다. pycj92.tistory.com/16 크롤링과 python 크롤링, 스크래핑 데이터 분석의 자료수급을 위해 요즘 같이 활용되는 기술로 크롤링이라 부르는 기술이 있다. 크롤링은 크롤러가 웹을 돌아다니는 작업을 말하고, 스크래핑은 크롤러를 통해 pycj92.tistory.com 사용될 패키지 크롤링에 사용될 패키지는 다음과 같으며, 간단한 용도는 다음과 같다. 자료 저장 경로나 디렉토리조회 관련 용도의 os 패키지 자료 추출을 위한 re 패키지 크롤러에 지연을 주기위한 time 패키지 원하는 곳으로 파일 이동을 위한 shutil 패키지 사용하지는 않았지만, 향후 자동로그인을 위한 threading 패키지 마지막으로 ..

크롤링, 스크래핑 데이터 분석의 자료수급을 위해 요즘 같이 활용되는 기술로 크롤링이라 부르는 기술이 있다. 크롤링은 크롤러가 웹을 돌아다니는 작업을 말하고, 스크래핑은 크롤러를 통해 자료를 수집하는 것을 의미한다. 물론 이게 완벽한 정의라고는 할 수 없을지도 모른다. 본론으로 들어가서 크롤링에는 동기식, 비동기식이 있다. Python에서는 requests, urllib, BeautifulSoup, Selenium, Scrapy 등 이 대표적이다. 크게 웹을 이용하는 selenium을 활용하는 크롤링을 동적크롤링, requests, urllib, BeautifulSoup을 활용한 크롤링을 정적 크롤링이라고 표현한다. BeautifulSoup, requests, urllib 패키지 해당 패키지는 HTML, ..