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[JAVA] 배열 출처) 코뮤니티 모각코 "JAVA를 자바" 과정 1. 배열 같은 자료형의 변수들을 묶어서 저장한 것이다. 1) 선언 자료형, 배열 이름 선언 * int [] name; * int name []; 두 가지의 방법 중 선택하여 선언할 수 있다. 2) 생성 자료형, 길이 정해줌 int[ ] value; value = new int[5]; * 선언&생성 동시에 -> int[ ] value = new int[5]; 3) 초기화 선언과 동시에 초기화하면 크기 따로 명시하지 않아도 됨 + new 코드 생략 가능 int[] name = new int[] {1, 2, 3, 4, 5}; int[] name = {1, 2, 3, 4, 5}; // new int[] 생략 String[] weeks = {"월", "화", "수.. 2021. 7. 20.
[JAVA] 스캐너로 입력받기 [출처] 모각코 'JAVA를 자바' 1. 스캐너 (Scanner) 자바에서 사용자에게 값을 입력받을 때에는 주로 '스캐너'를 사용한다. 스캐너를 이용하기 위해서 클래스 가장 상단에 import java.util.Scanner; 코드를 추가해야 한다. 2. 스캐너 객체 스캐너를 이용하기 위해서는 스캐너 객체를 만들어야 한다. 스캐너 클래스의 기능을 쓸 수 있는 모듈을 복사한다는 뜻이다. Scanner sc = new Scanner(System.in); 이 코드는 스캐너 클래스의 기능을 사용할 수 있는 sc 라는 이름의 객체(모듈)을 만든다는 의미이다. 한 번 스캐너 객체를 만들면 이 객체의 메소드를 이용해 사용자가 원하는 데이터를 읽을 수 있다. String age = sc.next(); System.ou.. 2021. 7. 15.
[데이터사이언스개론] Representing and Mining Text 수업 출처) 숙명여자대학교 소프트웨어학부 박동철 교수님 '데이터사이언스개론' 수업 1. Dealing with Text - 데이터가 항상 feature vector 형태로 제공되지는 않는다. - 우리는 도구에 맞도록 데이터 표현을 설계하거나, 데이터에 맞는 새로운 도구를 만들어야 한다. - 보통은 도구에 맞도록 데이터를 가공한다. 2. Why text is important - 텍스트는 어디에나 존재한다. - 많은 애플리케이션들은 여전히 텍스트 데이터를 만들거나 기록한다. - 의료 기록, 제품 조회, 수리 기록, 소비자 불만 사항 기록 등 - 인터넷은 '뉴미디어'의 본고장이지만, 그것은 대부분 오래된 미디어와 같은 형태이다. - 멀티미디어 데이터는 많은 양의 교통량을 설명할 수 있다. - 그것은 여전히 .. 2021. 6. 10.
[데이터사이언스개론] Evidence and Probabilities 수업 출처) 숙명여자대학교 소프트웨어학부 박동철 교수님 '데이터사이언스개론' 수업 1. Evidence-Based Classification - 지금까지 분류를 위한 여러 방법을 알아보았다. - 이제 분류의 다른 방법을 알아볼 것이다. - Evidence - 실제 일어난 것들. 실제 data 값들. (data instance의 feature values) - data의 각각의 feature vector를 타겟 값에 대한 증거 (evidence)로 생각할 수 있다. - 각 feature에 의해 주어진 증거의 강점을 안다면, 그것들을 확률적으로 결합하여 개체를 분류할 수 있다. - 훈련 데이터로부터 각 증거의 강도를 알 수 있다. 2. (ex) online targeting advertising - 고객들이.. 2021. 6. 9.
[데이터사이언스개론] Visualizing Model Performance 수업 출처) 숙명여자대학교 소프트웨어학부 박동철 교수님 '데이터사이언스개론' 수업 1. Visualizing Model Performance - 모델 성능을 시각화하기 위한 몇몇 유용한 기술들에 대해 다룬다. - 모델 성능을 직관적으로 보여준다. 2. Ranking instead of Classifying - 이전 장에서는 각 경우에 대한 결정을 expected value에 기반하여 어떻게 계산할 지 알아보았다. - 이번에는 다른 전략으로 ranking에 대해 알아볼 것이다. - 각 경우를 분리하여 결정하기보다는, 예측된 점수를 기반으로 사례들의 순위를 매긴 다음 상위 n개의 경우를 택하는 것이다. - 많은 경우, 그저 가장 성능이 좋은 n개의 케이스를 원할 때가 있다. 예를 들어 캠페인을 위한 마케팅 .. 2021. 6. 9.
[데이터사이언스개론] What is a good model? 수업 출처) 숙명여자대학교 소프트웨어학부 박동철 교수님, '데이터사이언스개론' 수업 1. how measure a model? - 데이터 분석을 통해 "얻고싶은 것"이 무엇인지 신중히 고려하는 것이 중요하다. - 모델의 수행 능력을 의미있는 방식으로 측정해야 한다. - 각 문제에 대한 올바른 평가 방식은 무엇일까? - ex) 이동통신사 고객 이탈 문제 (celluar-churn problem) : 정확한 예측의 비율? 이탈한 고객의 비율? 2. Evaluation Classifiers (예측모델 평가) - 알지 못하는 클래스에 대해 이미 갖고 있는 데이터를 바탕으로 예측하는 모델이다. - 이진 예측 모델의 클래스: positive / negative - 이러한 모델이 얼마나 잘 수행되는지 어떻게 평가할 .. 2021. 6. 8.
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