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Gradient Boosting 기반 LCK Spring 선수 별 지표 분석 from selenium import webdriver import pandas as pd from selenium.webdriver.common.by import By import warnings warnings.filterwarnings(action='ignore') url = 'https://gol.gg/players/list/season-ALL/split-ALL/tournament-LCK%20Spring%202022/' driver = webdriver.Chrome('chromedriver.exe') driver.maximize_window() driver.get(url) df = pd.DataFrame() columns_list = [ '선수명&.. 2022. 1. 25.
파이썬 리버시 게임 소스코드 ''' 기능 1 : 리버시 환경 출력 기능 2 : 리버시 환경 기본 세팅 기능 3 : 둘 수 있는 경우의 수 출력 기능 4 : 뒤집어 지는 기능 기능 5 : 개수 카운트 기능 경우의 수 로직 1. -1일때 주위 3x3을 탐색 2. 탐색시 0이 있는지 확인 3. 있으면 그걸 기준으로 그 방향을 +1 해서 재귀 탐색 4. -1이면 그냥 종료, 1이 있으면 시작점을 true, 0이면 계속해서 탐색 ''' class Reversy(): def __init__(self): self.map = [ [-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1], [-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1], [-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1], [-1,-1,-1,0,1,-1,-.. 2022. 1. 8.
파이썬 가상환경 만들기 - venv 1. 가상환경 생성 python -m venv sitename 파이썬 모듈 중 하나인 venv를 사용해서 가상 환경 생성 가상환경의 이름은 sitename으로 설정 코드 실행 후에는 sitename이라는 파일 생성 2. 가상환경 진입 activate 3. 가상환경 탈출 deactivate 2021. 10. 28.
머신러닝에 대한 기본 용어 1. 머신러닝 모델의 구조 머신러닝은 일반적으로 입력층, 은닉층, 출력층으로 나뉜다. - 입력층 모델에 입력되는 데이터를 의미한다. 입력데이터는 분석에 도움되는 특징들이 많이 있거나, 데이터의 양이 많을 수록 좋다. - 은닉층 우리가 보지 못하는 기계의 역할을 하는 부분이다. 은닉층은 1층 이상으로 구성되는데, 일반적으로 은닉층이 많으면 시간이 오래걸리지만, 분석의 정확도는 높아진다. 은닉층에서는 웨이트(weight)와 바이오스(bias)라는 매개변수를 가지고 있다. - 출력층 모델이 출력하는 결과를 의미한다. 2. 활성화 함수 activation 활성화 함수는 각 층에 각 뉴런에 계산된 값의 출력을 결정해주는 함수이다. 각 층마다 각각 지정해주기도 하고, 지정하지 않기도 한다. 주로 사용하는 활성화 함.. 2021. 10. 2.

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