이것저것 잡동사니

※ 2022년 기준으로 작성되었으며 2023년 1월 1일부로 시행되는 실기시험 채점 변경기준을 추가로 작성했습니다. 올해 중반 즈음에 "2023년 안에 비행기 조종석에 앉아보자!" 라는 목표를 선언하고 첫 번째로 알아봤던 것이 항공무선통신사 자격증이다. 실기와 필기를 모두 통과하고 자격증을 취득했으니 후기를 작성해본다.+ 2025.01.19 어찌저찌 2023년 2월에 비행기 조종석에 앉아보긴 했다. 전쟁 중이던 러시아에 혼자 여행을 가서 태국을 거쳐 귀국하면서였다. 이르쿠츠크에서 방콕으로 가는 비행기를 타면서 승무원에게 착륙 후에 비행기 조종석을 구경해보고 싶다고 했더니 조종석에까지 앉혀주었다(!!). 러시아 사람들.. 정말 낭만 넘치는 사람들이다. 1. 시험 접수 KCA 국가기술자격검정 홈페이지[..

파이썬으로 게임을 만들면서 조이스틱을 구현할 필요가 있어 만들게 되었다. 마우스 왼쪽 버튼을 드래그함으로써 조이스틱을 조작할 수 있다. 마우스를 떼면 조이스틱이 원점으로 되돌아간다. 측정 값 1. 강도(Strength) : 0~1의 살수값을 가지며 조이스틱이 가운데에 있을 때 0, 가장자리에 있을 때 1이다. 2. 방향(Direction) : 오른쪽 방향을 0으로 하여 반시계방향으로 증가하도록 측정된다. 실행 결과 소스코드 깃헙 링크 : Github 본 포스트보다 깃헙의 코드가 더 최신코드입니다. GitHub - bsiyoung/PyQt5-Joystick: Simple Joystick with PyQt5 Simple Joystick with PyQt5. Contribute to bsiyoung/PyQt5..

hyperopt를 사용해 bayesian optimization으로 classification을 수행하는 LightGBM 트리 모델의 hyperparameter의 최적값을 찾는 코드. def objective_func(_params): params = { 'objective': 'multiclass', 'num_class': 3, 'num_iterations': 4000, 'feature_pre_filter': False, 'verbosity': -1, 'device': 'gpu', # cpu인 경우 이 라인 생략하면 됨 'n_estimators': int(_params['n_estimators']), 'max_depth': int(_params['max_depth']), 'min_child_sample..

1. 결정 트리란? 결정 트리(decision tree)는 학습된 규칙에 따라 데이터를 분류(classification)하거나 회귀(regression)하는 지도학습(supervised learning)모델 중 하나다. 예를 들어, 다음의 결정 트리는 타이타닉호 탑승객의 생존 여부를 예측한다. 여러 입력 데이터에 대해 위의 결정 트리는 다음과 같은 예측을 할 것이다. 결정 트리가 예측을 수행할 때 입력 데이터의 모든 feature를 사용할 필요는 없다. ※ feature : 성별, 나이, 객실 등급 등... , threshold : 분류 시 사용하는 경계값 (9.5세, 2.5명 등...) 2. 기본적인 트리 생성 원리 각 분류 규칙에 사용되는 feature와 임계치(threshold)는 가장 불순도(im..

커널밀도추정(KDE)은 이산적인 데이터를 사용해 연속적인 밀도함수(density function)를 추정하는 것이다. 간단하게는 히스토그램을 매끄러운 곡선으로 근사한 그래프를 만드는 것이다. 신호 처리나 경제 분야에서는 Parzen-Rosenblatt window method라고 부르기도 한다. 히스토그램과 동일한 값(데이터) 분포에서 랜덤한 값을 뽑아냈을 때, 특정 값이 나올 확률을 추정한 것이다. 히스토그램과 형태는 비슷하지만 \(y\)축 스케일이 다른 것을 확인할 수 있다. (확률은 0~1 사이의 값이기 때문) 이산적인 데이터로 밀도함수를 추정하는 방법에는 parametric 방법과 non-parametric 방법이 있다. Parametric 밀도 추정 방법은 밀도 함수의 기본적인 틀이 이미 정해진..

아래의 모든 코드에는 예측 클래스와 실제 클래스를 랜덤으로 각각 100개씩 생성하는 다음 코드를 생략하고 작성했다. import numpy as np y_pred = np.random.randint(2, size=100) # 100 Predictions (0 or 1) y_true = np.random.randint(2, size=100) # 100 True Classes (0 or 1) 1. 정확도(Accuracy) from sklearn.metrics import accuracy_score print(accuracy_score(y_true, y_pred)) 2. 오차 행렬(Confusion Matrix) from sklearn.metrics import confusion_matrix print(con..

이전 글 1. [리뷰/알바] CJ 대한통운 옥천HUB 택배 상하차 알바 후기 2. [리뷰/알바] CJ 대한통운 옥천HUB 택배 상하차 알바 후기 - 두 번째 ※ 본 글에는 정말 어쩔 수 없이 약간(?)의 비속어가 포함되어 있습니다. 이번엔 비속어 없음! 다음 달에 3학년 하계 군사훈련을 들어가야 하는데 한 2주 정도가 남아서 자고 있는 근육이나 깨워볼까 싶어 상하차를 다녀왔다. 원래는 이번에도 옥천HUB로 가려고 했는데 알바천국에 구미에서 출발하는 청원HUB 공고가 보이길래 신청해봤다. 힘든 곳은 악명이 높아 유명할텐데 청원HUB는 들어 본 적이 없어서 비교적 쉽지 않을까 싶어서였다. 옥천에 처음 갔을 때 잠 때문에 힘들었던 경험 덕분에 이번에는 밤낮도 바꾸고 통근버스로 왔다갔다 하는 시간에도 잠을 잤다..

1. 수치형 데이터 (Numerical Data) 1.1 히스토그램 (Histogram) 하나의 수치형 데이터 feature에 대해 데이터의 구간별 빈도수를 나타내는 그래프다. 가변 구간 너비(varying-width bins)를 사용하는 히스토그램도 있다. 즉, 하나의 히스토그램 내에서 구간의 너비가 일정하지 않을 수 있다. 데이터의 밀도가 높은 곳에는 좁은 구간을 사용해 밀도 추정의 정확도를 높이고 데이터의 밀도가 낮은 곳에서는 넓은 구간을 사용해 무작위 추출에 의한 노이즈를 줄일 수 있다 (밀도가 너무 낮으면 무작위로 표본을 추출할 시 대부분의 경우 해당 구간에는 데이터가 없는 것으로 간주 될 것이다). 하지만 구간의 너비를 일정하게 하는 것(equal-width bins)이 일반적이다. 이때, 구..

1. 코드블럭 테마 적용하기 https://highlightjs.org/static/demo/ 에서 원하는 스타일을 하나 고른다. 그리고 다음 HTML 코드의 default를 스타일 이름으로 바꿔준다. 이때, 대문자는 소문자로, 공백은 하이픈(-)으로 바꿔주어야 한다. 예) Github Dark → github-dark.min.css 블로그 관리 > 스킨 편집 > html 편집에 들어가서 사이에 위의 코드를 넣어 준다. 2. 라인 넘버 적용하기 아래 코드를 사이에 넣어준다. 코드블럭 테마를 적용하는 코드 뒤쪽에 넣어주어야 한다. 그리고 상단의 CSS 탭으로 이동해 다음을 추가해 준다. 맨 앞에 넣지 말고 중간 즈음에 툭 끼워넣어주자. .hljs-ln-numbers { user-select: none; t..

1.1.3 Triple Products (i) Scalar triple product(스칼라 삼중곱) $$\mathbf{A\cdot\left(B\times C\right)}=\mathbf{B\cdot\left(C\times A\right)}=\mathbf{C\cdot\left(A\times B\right)}$$ 다음이 성립한다. $$\mathbf{A\cdot\left(B\times C\right)=\left(A\times B\right)\cdot C}$$ (ii) Vector triple product(벡터 삼중곱) BAC-CAB rule 이라고도 한다. $$\mathbf{A\times\left(B\times C\right)=B\left(A\cdot C\right)-C\left(A\cdot B\right..