드디어 마지막 장

1. 베이지안 분류기

(1) 감독형 기법이므로 학습되어야 함

(2) 분류기는 보아온 모든 특성과 특성이 특정 분류에 연계될 숫자 확률을 추적하여 학습된다.

(3) 특정 분류에 관한 문서가 주어진 단어를 가질 확률을 생성한다.

(4) 장단점

A. 장점 

- 큰 데이터 세트를 학습하고 질의하는 속도가 매우 빠르다. 증분 학습이 필요한 경우에 특히 장점이 있다. 

- 실제로 학습한 것에 대한 해석이 다소 단순하다. 각 특성의 확률이 저장되었기 때문에 언제나 데이터베이스를 살펴볼 수 있다.

B. 단점

- 특성의 조합에 기반을 두어 변화하는 출력을 다룰 수 없다.


2. 의사결정 분류기

(1) 학습하기 : 가능한 되적의 방법으로 각 단계에서 데이터를 분리할 속성들을 선택하면서 트리를 만든다.

(2) 장단점

A. 장점

- 학습 모델을 해석하기 쉽다.

- 중요한 요인들을 트리의 상단에 올려놓는다.

- 변수의 상호 작용을 쉽게 다룰 수 있다.

B. 단점

- 회귀트리는 최저 변위를 가지는 평균값으로 데이터를 분할하지만 만일 데이터가 복잡하다면 트리는 정확한 의사결정을 하기 위해 아주 거대해져야 한다.

- 증분 학습을 지원하지 않는다.


3. 신경망

(1) 신경망은 분류와 숫자 예측 문제에 모두 적용할 수 있다.

(2) 분류기

- 가장 높은 숫자를 가진 링크를 사용자가 클릭할 만한 것으로 예측해 모든 링크마다 숫자를 제공

(3) 다층 퍼셉트론망

(4) 장단점

A. 장점

- 복잡한 비선형 함수도 처리할 수 있고 입력들 간의 의존관계도 밝힐 수 있다.

- 증분학습도 가능하며 필요한 공간도 적다.

B. 단점

- 수백 노드와 수천 시냅스를 가질 수 있어 네트워크가 제공한 해답을 어떻게 만들었는지 판단하기 불가능하다.

- 특정 문제에 대한 학습 속도와 네트워크 크기를 선택할 결정적인 규칙이 없다.


4. 지지벡터머신

(1) 대부분의 데이터를 깨끗이 분리하는 선을 찾는다.

(2) 커널 트릭

- 데이터를 다른 축으로 변환하여 선형으로 구분이 되지 않는 걸 선형으로 구분할 수 있게 도와 준다.

(3) LIBSIM 사용하기

(4) 장단점

- 가용할 데이터가 많은 문제에 좀 더 잘 적용된다. 블랙박스 기법이다. 고차원 공간으로 변환하기 때문에 분류하는 방법을 이해하기 어렵다.

A. 장점

- 아주 강력한 분류기. 더 정확하고 더 잘 동작함

B. 단점

- 최적 커널 함수와 이 함수의 인자들이 모든 데이터 세트마다 약간씩 달라 매번 이들을 찾아야 한다.


워낙에 요약된 내용들이라 블로그에 정리할 필요가 없는 것 같아 이만 줄인다.


- django : lastframework 

- tasty pi


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Posted by 공놀이나하여보세

출처 : http://www.rasplay.org/?p=5996

아래 파일을 수정하면 끝

sudo nano /etc/network/interfaces

auto lo

iface lo inet loopback
iface eth0 inet dhcp

allow-hotplug wlan0
auto wlan0

iface wlan0 inet dhcp
wpa-ssid “ssid”
wpa-psk “password”

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Posted by 공놀이나하여보세

출처 : http://josephmr.com/realtime-arduino-sensor-monitoring-with-matplotlib/


import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as anim
from collections import deque
import random
 
MAX_X = 100 #width of graph
MAX_Y = 1000 #height of graph
 
# intialize line to horizontal line on 0
line = deque([0.0]*MAX_X, maxlen=MAX_X)
 
def update(fn, l2d):
#simulate data from serial within +-5 of last datapoint
dy = random.randint(-5, 5)
#add new point to deque
line.append(line[MAX_X-1]+dy)
# set the l2d to the new line coords
# args are ([x-coords], [y-coords])
l2d.set_data(range(-MAX_X/2, MAX_X/2), line)
 
fig = plt.figure()
# make the axes revolve around [0,0] at the center
# instead of the x-axis being 0 - +100, make it -50 - +50
# ditto for y-axis -512 - +512
a = plt.axes(xlim=(-(MAX_X/2),MAX_X/2), ylim=(-(MAX_Y/2),MAX_Y/2))
# plot an empty line and keep a reference to the line2d instance
l1, = a.plot([], [])
ani = anim.FuncAnimation(fig, update, fargs=(l1,), interval=50)
 
 
plt.show()


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Posted by 공놀이나하여보세