Code-Jaram blog

React_12_Strorage [홈페이지 실습] *React_10_라우터 홈페이지 실습 이어서 진행 [Storage] 1. Local Storage: 동일한 PC, 동일한 브라우저라면 데이터를 불러올 수 있음 -구현기능: 자동로그인, 로그인이 안 된 채로 장바구니 기능, 7일간 보지 않기, 북마크 등 -브라우저를 종료하더라도 데이터를 계속 저장할 수 있음 -A 브라우저에 저장한 데이터를 B 브라우저에서 불러올 수 없음 -보안에 취약함 2. Session Storage: 브라우저 창이 종료되면 세션이 함께 종료, 데이터 소멸 -구현기능: 일반로그인 *주의사항! local Storage, session Storage는 브라우저에 저장하는 데이터 -DB에 저장되는 데이터가 아니기 때문에 유저별 정보를 저장할..

머신러닝_11_모델 정규화 특성곱 선형회귀모델은 특성의 수가 적으면 모델이 단순해져 성능이 저하됨 선형회귀모델은 하이퍼 파라미터 조절을 할 수 없음 →각 특성의 데이터를 곱해서 특징의 수를 늘려서 모델의 성능 개선 1차 함수 그래프(직선)를 2차 함수 그래프(곡선)그래프로 변환 2. 선형회귀모델 정규화: 선형회귀모델에서 과대적합을 제어하기 위해 w값의 비중 낮춤 선형회귀모델이 지나치게 최적화되면 모형계수의 크기도 지나치게 증가함(과적합) 선형회귀계수(w) 값에 제약을 주어 모델이 과도하게 최적화되는 현상 방지 1)Lasso(L1 정규화): 가중치의 절대값의 합을 최소화하는 제약조건 w의 모든 원소에 똑같은 힘으로 규제를 적용하는 방법 불필요한 특성 계수들은 0이 됨(불필요한 특성 삭제) 특성 선택이 자동..

머신러닝_10_선형회귀모델 선형회귀모델(Linear Model) 회귀분석은 예측값이 평균과 같이 일정한 값으로 돌아가려는 경향을 이용한 통계학 기법 이용 입력특성에 대한 선형함수를 만들어 예측 수행 분류와 회귀에 모두 사용가능 예)7시간 공부할 경우 성적은 몇 점일까? →y=10x+0일 때 이상적 1)선형회귀함수 2)MSE(평균제곱오차) cost function(비용함수) *cost값이 0이 되게 하는 게 좋은 모델 경사하강법: 평균제곱오차가 최소인 w(가중치)와 b(편향)을 찾는 방법 -learning rate: 기울기를 감소하는 속도 조절 [선형회귀모델 실습] 1. 문제정의: 선형회귀모델의 w(가중치),b(절편) 확인하기 #라이브러리 불러오기 import pandas as pd import numpy..

리액트 11_Kakao API 실습 [카카오 API 설정] https://developers.kakao.com/ 내 애플리케이션-등록한 애플리케이션-웹사이트 주소 수정: localhost 주소로 변경(http://localhost:3000) https://react-kakao-maps-sdk.jaeseokim.dev/ public 폴더-index.html에 script 태그 붙여넣기 내 애플리케이션-등록한 애플리케이션-JavaScript 키를 APP KEY 자리에 붙여넣기 kakao map install: install 코드를 terminal에 붙여넣기 [카카오 지도 기본 실습] Map, MapMarker import -import {Map, MapMarker} from 'react-kakao-maps-..

머신러닝 09_분류평가지표 오차행렬(Confusion_matrix) TN(True Negative): 실제 False인 정답을 False로 예측(정답) FN(False Nagative): 실제 True인 정답을 False로 예측(오답) FP(False Positive): 실제 False인 정답을 True로 예측(오답) TP(True Positive): 실제 True인 정답을 True로 예측(정답) 1)정확도(Accuracy): 전체 데이터 중에서 실제 정답을 정확히 맞춘 비율 불균형한 데이터가 있을 경우 정확도로 성능을 평가하는 것이 문제가 됨 →정확도는 95%지만 실제 암환자를 한 명도 예측하지 못함 2)재현율(Recall): 실제 정답 중에 정확히 예측한 비율 →같은 결과에서 정확도는 95%지만 재현..

React_10_라우터 라우터(Router): 사용자가 요청한 URL에 따라 해당 URL에 맞는 페이지를 보여주는 것 리액트는 Single Page Application이지만 여러 페이지인 것처럼 페이지를 전환하는기능(SPA의 장점을 유지) 2. 라우터 사용방법 1)react router dom 설치: npm i react-router-dom 2)BrowserRouter [index.js] BrowserRouter import하기 라우팅 기능을 사용할 컴포넌트 전체를 감싸기 →index.js에서 App을 감싸는 방식 사용 3)Routes-Route [App.js] Routes: 여러 경로(Route)들을 감싸서 하위 Route 중 조건에 맞는 Route 하나만 렌더링 해주는 역할 -과거에는 Switch라..

머신러닝_08_타이타닉 생존예측모델 문제정의 타이타닉호 생존자, 사망자 예측 머신러닝 전체 모델과정 진행 train.csv 파일로 훈련, test.csv 파일로 예측 제출용 샘플데이터 gender_submission.csv 형식에 맞게 제출 #라이브러리 불러오기 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns 2. 데이터 수집 Kaggle 사이트에서 Titanic - Machine Learning from Disaster 데이터 수집 #train 데이터 불러오기 train_data=pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/실습파일/머신러닝 ᄉ..

React_09_useEffect 실습 [가위바위보 게임] (1)나의 선택, 컴퓨터의 선택, 결과 state 생성: 가위바위보를 0,1,2 숫자로 설정 (2)나의 선택 설정: 클릭한 버튼값에 따라 0,1,2값을 설정 (3)컴퓨터의 선택 설정: 0,1,2 랜덤 수 설정(난수 생성) (4)게임 결과 판별: useEffect 사용하여 정확한 시점 지정 가위바위보, 결과값 State 생성 2. 클릭한 가위바위보 값을 숫자로 바꿔서 저장하기 3. 가위바위보 승부 판별하는 함수 -승리: 사용자(가위, 바위, 보), 컴퓨터(보, 가위, 주먹) -패배: 사용자(가위, 바위, 보), 컴퓨터(주먹, 보, 가위) 4. 클릭한 가위바위보 이모티콘과 결과값 출력 -이모티콘 출력: 이모티콘 배열[State 값] -가위바위보 버튼..

[클래스형 컴포넌트] 컴포넌트: 리액트로 만들어진 애플리케이션의 UI를 이루는 최소 단위 컴포넌트의 종류 1)함수형 컴포넌트 2)클래스형 컴포넌트 구분 함수형 컴포넌트 클래스형 컴포넌트 State state 사용불가 state 사용가능 Life Cycle Life Cycle 사용불가 Life Cycle 사용가능 3. Life Cycle: 컴포넌트의 생성부터,변화,소멸까지의 전 과정 *클래스형 컴포넌트에서만 사용가능 4. Life Cycle단계별 메소드 *클래스형 컴포넌트 구조 단축키: rcc+Enter [실습]텍스트, 숫자 변경 1)Mount constructor(생성자) -초기 state 값 설정 -화면 렌더링 전 가장 첫 번째 단계 2)ComponentDidMount 3)componentDidUpda..

React_07_Context API 실습 [TodoList 실습]할 일 추가/완료한 일 체크/할 일 삭제 [createContext.Js] [App6.js] State 생성 새로운 할 일 추가하는 함수 새로운 할 일을 기존의 State 배열에 누적하는 함수 완료한 일 체크하는 함수: [ListItem.js] 할 일 삭제하는 함수: [List.js] return문: TodoContext.Provider로 context 값 넣기 -전역적으로 공유할 state, 함수, ref 저장하기 -[AddTodo], [List] 컴포넌트 출력하기 [List.js]리스트의 데이터를 반복하는 컴포넌트 Context 데이터 가져오기: todos State(할 일) [ListItem.js]로 할 일, index 전송 [Lis..