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2019. 11. 30. 21:24

AIMP - install TechMaster/SmartWork



 

 

AIMP - install

 

 

다운받은 설치


 

[Yes]


 

[OK]


 

한국어도 지원함


 

 

[Next]


 

 

[I agree to the terms of the agreement] 체크 >>

[Next]


 

 

[Next]


 

 

[Install]


 

 

설치 ...


 

 

설치 완료 직전에 Windows Setting창이 자동으로 오픈시켜줍니다.

기본 "Music player" [AIMP] 설정해 줍니다.


 

 

[Finish]


 

 

실행 화면


 


 


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Heinrich's law(하인리히의 법칙)

·         1:29:300 법칙

·         어떤 대형 사고가 발생하기 전에는 그와 관련된 수십 차례의 경미한 사고와 수백 번의 징후들이 반드시 나타난다는 것을 뜻하는 통계적 법칙

 


 

 

http://bit.ly/2Onpzu0

https://en.wikipedia.org/wiki/Herbert_William_Heinrich

 

 


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군집 vs 분류

구분

차이

군집

(Clustering)

·         선분류 되어있는 기준 의존하지 않습니다.

·         데이터의 그룹을 묶을 있는 어떠한 사전 정보도 주어지지 않습니다.

·         미리 정의된 기준이나 예시에 의해서가 아닌, 레코드 자체가 지니고 있는 다른 레코드와의 유사성에 의해 그룹화되고 이질성에 의해 세분화됩니다.

분류

(Classification)

·         선분류 되어있는 기준 의존합니다.

·         이질적인 모집단을 동질성을 지닌 그룹별로 세분화합니다.

 

 


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교사 학습 도식도

·         이미 주어진 입력에 대해 어떤 결과가 나올지 알고 있는( labeling ) , 출력과의 관계를 이용해서 데이터들을 해석할 있는 모델을 만들게 됩니다. , 입력 데이터를 주입하여 지도학습을 통해 정답에 해당되는 모델을 만들어내게 됩니다. 그것을 바탕으로 새로운 데이터를 추정(predict)하게 됩니다.

·         [입력(Known data), 출력(Known response)] => 모델(Model) => 예측(predict)

·         고양이 사진과 강아지 사진을 입력 데이터로 주어 머신러닝을 통해 학습수행하면 사진에서 고양이와 강아지를 구분해 내는 모델을 생성하게 됩니다. 모델을 통해서 새로운 사진에 대해 추정을 하게 됩니다.


 

 

 

 

 

학습용 데이터 집합 준비

·         개를 찍은 사진을 입력하면 ""라고 출력하고, 고양이를 찍은 사진을 입력하면 "고양이"라고 펭귄을 찍은 사진을 입력하면 "펭귄"라고 출력하는 예측 시스템을 만들려면 개를 찍은 사진과 고양이를 찍은 사진, 펭귄을 찍은 사진을 준비해서 다음과 같이 학습 데이터 집합을 만들어야 합니다.

·         만들어진 학습데이터는 분석 모델에 입력해서 예측을 수행합니다.

 

학습 데이터

입력 데이터

출력 데이터

1

개를 찍은 사진

2

개를 찍은 사진

3

펭귄를 찍은 사진

펭귄

4

고양이를 찍은 사진

고양이

5

개를 찍은 사진

6

고양이를 찍은 사진

고양이

7

펭귄를 찍은 사진

펭귄

8

개를 찍은 사진

9

고양이를 찍은 사진

?

10

개를 찍은 사진

?

 

 


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OSI 7 Layer 특징

계층

계층 이름

설명

주요 장비 기술

1

물리 계층

실제 장비들을 연결하기 위한 연결 장치

허브, 리피터

2

데이터 링크 계층

오류와 흐름을 제거하여 신뢰성 있는 데이터를 전송

브리지, 스위치

3

네트워크 계층

다수의 중개 시스템 올바를 경로를 선택하도록 지원

라우터

4

전송 계층

송신, 수신 프로세스 간의 연결

TCP/IP UDP

5

세션 계층

송신, 수신 간의 논리적 연결

호스트(PC )

6

표현 계층

코드 문자 등을 번역하여 일관되게 전송하고 압축, 해제, 보안 기능도 담당

호스트(PC )

7

응용 계층

사용자 친화 환경 제공(이메일, )

호스트(PC )

 

 


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Cannot read property 'nodeValue' of undefined at

 

xml 파일에 데이터없는 빈태그들이 있으며

nodeValue not defined라는 에러가 발생합니다.

빈태그요소를 삭제하거나 빈태그에 데이터를 채워주면 해결됩니다.

Uncaught TypeError: Cannot read property 'nodeValue' of undefined

    at domTest (ex02.html:43)

    at HTMLInputElement.onclick (ex02.html:74)


 


 

 


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2019. 11. 30. 04:00

diabetes.arff Development/Java



 

 

 

diabetes.arff

·       Pima Indians 당뇨병에 관한 데이터

·       마지막 9번째 속성이 목적변수 (class) 이며, tested_negative tested_possitive 2개 라벨로만 구성되어 있습니다. (명목형 데이터)

 

 

 


 

 


 

 

 

C:\Program Files\Weka-3-8\data\diabetes.arff


 

 

attribute

description

preg

·       Number of times pregnant

·       임신 횟수

plas

·       Plasma glucose concentration a 2 hours in an oral glucose tolerance test

·       구강 포도당 내성 테스트에서 혈장 포도당 농도 2시간

pres

·       Diastolic blood pressure (mm Hg)

·       십이지장 혈압

skin

·       Triceps skin fold thickness (mm)

·       삼두근 피부 두께

insu

·       2-Hour serum insulin (mu U/ml)

·       2시간 혈청 인슐린

mass

·       Body mass index (weight in kg/(height in m)^2)

·       체질량지수

predi

·       Diabetes pedigree function

·       당뇨병 기능 혈맥

age

·       Age (years)

·       나이

class

·       Class variable (0 or 1)

·       목표변수

 

 

diabetes.arff


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minBucketSize 매개변수

·       OneR 에는 규칙의 복잡성을 제한하는 minBucketSize 라는 매개변수를 제공합니다.

·       minBucketSize 매개변수의 목적은 OneR 분류기의 분류깊이의 복잡도를 제한하는 역할을 합니다.

·       minBucketSize 매개변수는 규칙을 간단하게 하나 정분류율은 낮아지지 않게 줍니다.

 

 

설명

minBucketSize=1

훈련데이터셋에 대한 매우 정확한 규칙을 생성하지만 독립적으로 일반화 되지 않아 정분류율은 높아지나 과적합이 발생할 가능성이 매우 높습니다.

minBucketSize=6

기본값

 

 

 

 

minBucketSize 매개변수 해석

구분

설명

minBucketSize 값이 1에 가까우면

단순 문제를 복잡하게 해결하되 정분류율은 높아집니다.

 

minBucketSize 값이 6에 가까우면

 

단순 문제를 단순하게 해결하되 정분류율은 낮아집니다.

 

 


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에러 메시지

error: (-213:The function/feature is not implemented) This algorithm is patented and is excluded in this configuration; Set OPENCV_ENABLE_NONFREE CMake option and rebuild the library in function 'cv::xfeatures2d::SIFT::create'

sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()

cv2.error: OpenCV(4.1.1) C:\projects\opencv-python\opencv_contrib\modules\xfeatures2d\src\sift.cpp:1207: error: (-213:The function/feature is not implemented) This algorithm is patented and is excluded in this configuration; Set OPENCV_ENABLE_NONFREE CMake option and rebuild the library in function 'cv::xfeatures2d::SIFT::create'

 

 

 

 

 

 

해결방법

패키지 설치 버전 확인

C:\CodeLab>pip list | findstr opencv

opencv-contrib-python 4.1.1.26

opencv-python         4.1.1.26

 

C:\CodeLab>

 

 

 

opencv 하위 버전으로 변경하기

opencv 3.4.2.16 이상에서 SIRF SURF 이상 지원하지 않습니다.

It seems that SIRF and SURF are no longer available in opencv > 3.4.2.16.

 

4.1.1.26 -> 3.4.2.16 으로 변경해야 합니다.

 

https://codedragon.tistory.com/9563

 


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CodeTrace

·       깃허브에 등록된 소스 코드를 분석하여 전문성 레벨을 평가해주는 사이트입니다.

·       기여도, 유명도, 협업에 따라 전체 점수가 나타나며, 프로젝트에 사용된 언어들과 경험치를 확인할 있습니다.

 

https://codetrace.com/


 

 

 


 



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