Beautiful Soup Documentation 이 문서는 Beautiful Soup 4.4.0 documentation를 참고하였습니다. 두고두고 참고하려고 작성한 용도이며 더 자세한 정보는 원본 문서를 참고해주세요. ...더보기 Table Of Contents Beautiful Soup Documentation Getting help Quick Start Installing Beautiful Soup Problems after installation Installing a parser Making the soup Kinds of objects Tag Name Attributes Multi-valued attributes NavigableString BeautifulSoup Comments and other special strings Navigat.. Understanding data science: more classification techniques 3개의 분류법을 사용하여 분류해본다. - Rpart decision trees - Support vector machines - k-nearest neighbour classification The bearings dataset 이제부터 할 분석은 4개의 베어링이 각각 7개의 상태를 가지고 있다. 이들은 서로 다른 비율로 구성된 데이터들이다. earlyfailure.b2failure.innerfailure.rollernormalstage2suspect 966 37 37 608 4344 317 2315 정확한 정보를 얻으려면 정확한 분류의 총 개수보다는 각 분류의 정확도 백분율을 기준으로 가중치의 정확도를 계산해야 한다. 또한 데이터 세트에서 무작위로 선택하지 않고 클래스에서 동등한 비율로 가지고 와야한다.. Understanding data science: classification with neural networks in R neural networks는 일반적으로 data science에서 사용한다. feature vector를 그룹화해서 클래스로 분류하고, 새로운 데이터를 라벨링해준다. 엔지니어링에서는 장비의 상태를 진단하고 정상인지 아닌지 식별하는데 사용된다. 저번에 추출한 feature를 사용하여 베어링의 상태를 알아낼 수 있도록 훈련시켜본다. The classification problem 14개의 feature로 베어링의 상태를 알아내보자. k-means clustering를 사용하였을 때에는 7가지의 상태를 알려주고 있다. green: “early” (initial run-in of the bearings) blue: “normal” yellow: “suspect” (health seems to be deteri.. Understanding data science: clustering with k-means in R R에서 k-means로 clustering 해보자. k-means clustering는 k-평균 군집화라고 불리며 군집화 알고리즘 가운데 하나이다. 군집은 하나의 중심을 가지며 개체는 가장 가까운 중심에 할당된다. k는 군집 수이다. From features to diagnosis 분석의 목표는 4개의 베어링의 상태를 진단하는 것이다. 베어링은 수명이 다 할때까지 실행되었고 데이터는 그 기록을 가지고 있기 때문에 두 개의 베어링이 실패했다는 것을 알 수 있다. 대략적인 변화상태를 알기 위해 그래프에 라벨을 붙여 판단한다. green: “early” (initial run-in of the bearings) blue: “normal” yellow: “suspect” (health seems to be de.. R 기본 (추가 중) - 반드시 사용자의 이름은 영어여야 한다 (윈도우 환경) - R 설정 중 한글이 깨지 않기 위해 인코딩을 변경해야 한다. tool > global options > codes > saving 먼저 세 과목의 합계를 출력해보자. kor num mode(num) [1] "numeric" "1"과 1은 서로 다른 존재이다. > kor above90 =90 #kor 값이 90 이상인가? > below90 print(above90) [1] TRUE > print(below90) [1] FALSE boolean 값도 저장할 수 있다. > today1 print(today1) [1] "2019-06-05" > today2 print(today2) [1] "2019-06-05 09:37:36 KST" 날짜는 시스템함수.. 이전 1 ··· 20 21 22 23 24 25 26 ··· 40 다음
