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모순 - 양귀자 소설이 가정 폭력을 미화시켰다는 글을 보았다. 불편하다고 했다. 온실 속 화초마냥, 소설 속 이모의 딸과 별다를바 없어 보였다. 불편한 감정이야 그러려니 하겠다. 하지만 미화라니 속이 갑갑했다. 하필 소설의 내용이 내가 깊이 공감할 내용이라 그랬는지 모르겠다. 안진진이면서 김장우인 나는 자의든 타의든 그들이 느꼈을 삶의 모순에 대해 충분히 이해한다. 술에 취할때면 폭력을 휘두르는 아버지를 떠올리며 주인공 안진진이 한 말은 내게 큰 여운을 남겼다. 그러게 돌이켜보니 아버지는 생각하는 법을 알려주었다. 미화가 아니라 모순이다. 판단은 독자 개개인의 몫이겠지. 17p 궁핍한 생활의 아주 작은 개선만을 위해 거리에서 분주히 푼돈을 버는 것으로 빛나는 젊음을 다 보내고 있는 나 51p 내가 가장 싫어하는 인간은 .. 2020. 4. 7.
Youtube 댓글 크롤링 목표 : 특정 유투브 채널의 댓글 자동으로 수집하기 1. 준비 사항 2. 크롤링 1. 준비사항 1.1. 필요한 모듈 설치 여기서 가장 중요한 모듈은 selenium, BeautifulSoup 두가지이다. Selenium는 웹앱을 테스트하기 위한 프레임워크이다. 반복적인 크롤링 작업을 대신 해줄 도구라 보면 된다. BeautifulSoup은 HTML 및 XML 문서 구문 분석을 하기위한 Python 패키지이다. import requests from bs4 import BeautifulSoup import time import urllib.request from selenium.webdriver import Chrome from selenium import webdriver import re from sel.. 2020. 4. 5.
지도학습 : 나이브베이즈 지도학습의 머신러능 알고리즘에 대해 알아보고 정리를 해보았다. 출처는 아래 남겨두었다. 3. 나이브 베이즈 분류기 나이브 베이즈에서 나이브는 순진하다라는 뜻으로 모든 데이터의 특징을 동등하고 독립적이라고 가정하기 때문에 비롯되었다. 이 분류기를 이해하기 위해서는 베이즈 정리를 이해해야한다. 나이브 베이즈는 조건부확률에 대한 수학적 정리를 통해 어떤 사건을 추론할 수 있는것이다. 날씨 예제를 통해 나이브 베이즈 좀더 자세히 알아보자 Feature가 하나일 때 나이브 베이즈 분류문제 1. 날씨가 overcast일 때 경기를 할 확률은? P(Yes|Overcast) = P(Overcast|Yes) P(Yes) / P(Overcast) 1. 사전 확률 P(Overcast) = 4/14 = 0.29 , P(Yes.. 2020. 3. 30.
지도학습 : 선형 모델 지도학습의 머신러능 알고리즘에 대해 알아보고 간단히 정리를 해보았다. 2. 선형모델 선형 모델은 입력 특성에 대한 선형 함수를 만들어 예측을 수행한다. 예를 들어 2차원 평면에 랜덤하게 100개의 좌표가 점으로 찍혀있을때 모든 점을 지나는 하나의 선은 그을 수 없다. 우리는 실제와 비슷한 선을 예측하여 그릴 뿐이다. 이 때 예측하는 선과 실제 점 사이에 오차가 발생한다. 이를 최소하는 것이 예측력을 높이는 중요한 과제이다. 그리고 오차를 줄이는 방법에 따라 다양한 모델이 있다. 다음으로 선형 회귀에 어떤 모델이 있는지 간단히 알아보자. 2.1 예측모델 2.1.1. Bias와 Variace, 오차 그리고 정규화 선형 회귀 모델의 종류를 살펴보기 전에 알아둬야하는 내용이 있다. 첫번째로 Bias와 Varia.. 2020. 3. 29.