데이터베이스 기본 개념

( 01 ) 데이터베이스의 필요성 1 ) 데이터와 정보 데이터 : 현실 세계에서 단순히 관찰하거나 측정하여 수집한 사실이나 값 → 자료라고도 부른다 정보 : 데이터를 의사 결정에 유용하게 활용할 수 있도록 처리해 체계적으로 조직한 결과물 정보 처리 : 데이터를 상황에 맞게 분석하거나 해석하여 데이터 간의 의미 관계를 파악하며 정보를 추출하는 과정 또는 방법이다. 🤔 현재성과 정확성을 보장하는 가치 있는 정보를 얻기 위해서는? 👉 현재 상황을 정확히 관찰하고 측정하여 의미 있는 데이터를 많이 수집해야한다. 2 ) 정보 시스템과 데이터베이스 정보 시스템 : 필요한 데이터를 수집하여 저장해두었다가 의사 결정이 필요할 때 처리하여 유용한 정보를 만들어주는 수단 정보 시스템의 종류 경영 정보 시스템 : 기업의 경..

선형 회귀

선형 회귀 선형 회귀는 대표적인 회귀 알고리즘이다! 사이킷런은 sklearn.linear_model -> LinearRegression 클래스로 선형 회귀 알고리즘이 구현되어있다. 다음과 같이 LinearRegression 클래스가 찾은 a, b값은 lr객체의 coef_, intercept_를 통해 확인할 수 있다. 💡 coef_, intercept_를 머신러닝 알고리즘이 찾은 값이라는 의미 -> 모델 파라미터 많은 머신러닝 알고리즘의 훈련과정 = 최적의 모델 파라미터를 찾기 -> 모델 기반 학습 모델 파라미터는 없지만 훈련 세트를 저장하는 것 -> 사례 기반 학습

k-최근접 이웃 회귀

k-최근접 이웃 분류 알고리즘 예측하려는 샘플에 가장 가까운 샘플을 k개 선택한 다음 가장 많은 클래스를 새로운 샘플의 클래스로 예측한다. 위 사진을 예시로 들자면 사각형 샘플이 2개, 원 샘플이 1개 이고 가장 많은 클래스는 사각형 샘플이기에 사각형을 클래스로 예측하게 되는것이다. k-최근접 이웃 회귀 가장 가까운 샘플 k개를 선택한 뒤 선택한 샘플의 평균 수치를 구하여 값을 예측하게 된다. 가장 가까운 값은 100, 80, 60이므로 3 값을 모두 더한 뒤 3으로 나뉘어 80이라는 평균 수치를 구하게 된 것이다. 결정계수 사이킷런에서 k-최근접 이웃 회귀 알고리즘을 구현한 클래스는 KNeighorsResgressor이다. 분류를 할 때는 샘플을 정확하게 분류한 개수의 비율로 점수를 평가한다면, 회귀일..

내장 객체

global 🧐 global 객체란? 👉🏻 모든 파일에서 접근할 수 있는 전역 객체이다 # GlobalA.js module.exports = () => global.message; # GlobalB.js const A = require('./GlobalA'); global.message = '이것은 글로벌이다!!'; console.log(A()); 다음과 같이 두 파일에 위 내용을 작성하였다. GlobalA라는 파일에서 global객체를 이용하여 message를 생성하였다. GlobalB라는 파일에서는 requier함수를 통해 GlobalA에서 선언한 message를 불러온다. 실행하게 되면 다음과 같이 GlobalB를 실행했지만 GlobalA파일의 message값을 가져와 수정한 것을 볼 수 있다. c..

모듈 만들기

const odd = '홀수입니다'; const even = '짝수입니다'; module.exports = { odd, even, }; odd라는 변수와 even이라는 변수를 생성하고 각각 내용을 할당하였다. 그리고 module.exports에 위에서 선언한 odd와 even이라는 변수를 담은 모습을 볼 수 있는데, module.exports에 변수를 담게 된다면 다른 파일에서 이 파일을 불러올 때 담은 변수들을 사용할 수 있게 된다. 즉 이 파일을 불러오면 odd라는 변수와 even이라는 변수를 사용할 수 있게 되는 것이다. const { odd, even } = require('./var'); function CheckOddOrEven(num) { if ( num % 2 ) { return odd; ..