리스트pop remove 차이pop 반환 값이 있고 해당 요소 값에 작용remove 일치하는 값에 접근하고 반환 값이 없음.append 와 extend차이extend는 리스트만 취급하면서 모든 리스트를 풀어서 해당 리스트에 그대로 더해준다.append 리스트식으로 추가하면 그걸 깨지 않고 그대로 추가한다. 집합 → {}중복을 허용하지 않음set1 {1, 2, 3, 3} → 출력 시 1, 2, 3순서 xset1[0] → 출력 시 오류이유 : 조회를 위한 순서를 빠르게 하기 위한 용도이기 때문에 중복과 순서를 허용하지 않음set에서 pop하려면 집합 전체를 넣어야 함. → 가장 첫번째 값이 반환된다. 딕셔너리형식 {”key”:”value”, ”key”:”value”, ”key”:”value”} 식으로 만듬키..

인공신경망 뉴런 nodeweight : 가중치bias : 편향 활성화함수 sigmoid : 이진분류softmax : 다중분류ReLU(현재 보편적으로 사용) -> Leaky ReLU 손실함수 과적합 : 적합한 것은 평균이 아니다. 딥러닝 목적 : 손실 함수를 0에 도달하게 만드는 것. but. 손실이 0이 된다고 좋은 것은 아니다. -> 오히려 일반적이지 않은 학습. 순차적 데이터가 아닌 이상 데이터는 랜덤을 적용해 섞어서 학습해야 테스트시 전체적인 학습이 된 모델을 사용할 수 있음. 비선형 문제를 풀때는 레이어 유닛에 여러개 값을 주면 풀 수 있다. Adam경우는 잘 풀지 못했다. 레이어를 여러번 쓰는 것과 1레이어로 여러번 돌린거랑 다름.레이어는 ㅁㅁ ㅁㅁㅁ예시. 4개의 레이어의 처리..

import os.pathimport pandas as pddf = pd.read_csv(os.path.join("./Titanic.csv"))pd.set_option('display.max_rows', None) # 불러온 데이터 값에서 최대 행 표시 제한 xpd.set_option('display.max_columns', None) # 불러온 데이터 값에서 최대 열 표시 제한 xpd.set_option('display.expand_frame_repr', False) # 데이터 출력할 때 행이 길어지면 줄바꿈 xdef change_value(row): # 성별을 판별하기 위해 if row["Sex"] == "male": row["Sex"] = 1 else: row["..