실습 : 대졸자 직업 이동 자료 시각화
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실습
- 펭귄
- word colud
<머신러닝>
딥러닝은 논리 연산기 AND OR XOR
학습을 통해 분류기를 만듦
차수가 높을수록 표현할 수 있는 그래프가 많아짐(표현력이 커짐)
3차식으로 표현 가능.
5차식으로도 표현 가능.
ax^2 + bx + c 에서 a, b, c 찾는게 머신러닝(ML)
차수가 높다고 다 좋은게 아님.
오버피팅 : 데이터에 너무 최적화, 너무 많이 꺾임 -> 모델로서의 가치가 없음. 일반화가 안됨
ML regression
DNN, RNN, LSTN(?), Transformer 제일 좋음
주가는 시퀀스 데이터인데 변동을 주는 요인이 많음 -> 주가예측 어려움
강화학습 트레이딩 시키면 조금 나음.
딥러닝은 보통 다변수 일차방정식
로그 : 지수의 역수
Sigmoid Function 중요(이진분류)
주가 : 오른다 내린다. 기업 : 파산한다 안한다
sigmoid가 더 발저나면 softmoid -> 다중분류할 때 사용