728x90 반응형 Python157 [matplotlib] Summary : 작성중 Introduction2024.03.04 - [Python/matplotlib] - [matplotlib] matplotlib란 [matplotlib] matplotlib란Matplotlib은 Python에서 가장 널리 사용되는 Data Visualization Library임. matplotlib를 통해 chart(차트), image(이미지) 및, 다양한 visual representation of data이 가능함. pyplot 모듈을 통해 공학 계산 및 visualization으ds31x.tistory.comvisualization2024.01.22 - [Python/matplotlib] - [matplotlib] Visualization: Graph, Chart, Diagram, Figure [m.. 2024. 6. 3. [matplotlib] Object Oriented Style Tutorial Matplotlib Object Oriented Style Tutorial1. IntroductionMatplotlib은 Python의 2D plotting library로, 다양한 그래프와 플롯을 생성하는 데 사용됨.2024.03.04 - [Python/matplotlib] - [matplotlib] matplotlib란 [matplotlib] matplotlib란Matplotlib은 Python에서 가장 널리 사용되는 Data Visualization Library임. matplotlib를 통해 chart(차트), image(이미지) 및, 다양한 visual representation of data이 가능함. pyplot 모듈을 통해 공학 계산 및 visualization으ds31x.tistory.c.. 2024. 6. 3. [matplotlib] Tutorial: Scripting Style Tutorial: Scripting Style 이 문서는 matplotlib.pyplot의 script 방식에 대한 간단한 튜토리얼임. scripting style에 대해서 잘 모르면 다음을 읽어볼 것.2024.06.02 - [Python/matplotlib] - [matplotlib] Scripting Layer vs. Artist Layer [matplotlib] Scripting Layer vs. Artist LayerScripting Layer vs. Artist LayerMatplotlib는Scripting Layer와 (이를 이용시 scripting style 이라고 불림)Artist Layer 라는 (이를 이용시 object-oriented style 이라고 불림)두 가지 주요 인터페이스를.. 2024. 6. 3. [matplotlib] Scripting Layer vs. Artist Layer Scripting Layer vs. Artist LayerMatplotlib는Scripting Layer와 (이를 이용시 scripting style 이라고 불림)Artist Layer 라는 (이를 이용시 object-oriented style 이라고 불림)두 가지 주요 인터페이스를 plot을 그리기 위해 제공함. 이 외에 backend layer를 가지는데 이는 사용자가 plots를 그릴 때 이용하는 인터페이스가 아님.2023.07.20 - [Python/matplotlib] - [Python] matplotlib : backend란 [Python] matplotlib : backend란matplotlib: backend란 matplotlib의 backend 관련자료를 정리한 문서임.Matplotlib.. 2024. 6. 2. [ML] Classification 과 관련 metrics 에 대한 소개. 이 문서는 AI, ML, 그리고 DL의 정의와 이들 간의 차이점을 설명하며,특히 ML의 supervised learning에서 가장 많이 다루는 task인 classification의 종류와 metrics를 설명함.Classifier (분류기):정의: 주어진 데이터 포인트(or Sample, Case)를 사전에 정의된 Categories 또는 Classes 중 하나로 분류하는 알고리즘 또는 모델예시: 이메일을 "스팸" 또는 "정상"으로 분류하거나, 이미지를 "고양이", "개", "새" 등으로 분류하는 작업에 사용됨.Metrics (평가지표):정의: 특정 목표나 성과를 평가하기 위해 사용되는 양적 또는 질적 기준.예시: DL에서 Classification Model(=Classifier)의 성능을 평가하기.. 2024. 6. 1. [DL] Dataset: CIFAR-10 CIFAR-10Machine Learning 과 Computer Vision 의 학습에서 널리 사용되는 image dataset.캐나다 토론토 대학교의 Alex Krizhevsky, Vinod Nair, Geoffrey Hinton에 의해 만들어짐.구성 및 classes1.Data 구성:이미지 크기: 32x32 Pixelschannels: 컬러 이미지 (RGB, 3채널)class: 10개의 상호 배타적. Multi-classes Classification 을 위한 Datasetclass별 sample 수: 각 class마다 6,000장의 image sample (전체 60,000장)2.Class:CIFAR-10은 다음 10개의 classes로 구성됨:비행기 (airplane)자동차 (automobile).. 2024. 5. 30. 이전 1 ··· 3 4 5 6 7 8 9 ··· 27 다음 728x90 반응형
