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목록Study/Python (7)
Let's enjoy our life
주피터 파이프 라인 가동 스케줄에 필요한 Cron 시간 변경 방법 입니다. 사이트는 >>> 여기가 제일 좋아요 ! 직관적 !! https://crontab.cronhub.io/ Cron expression generator by Cronhub crontab.cronhub.io Cron 시간 실제 시간 0 21 * * * 오후 9시 0 0 * * * 자정 12시 0 8 * * * 아침 8시 0 07 * * Sat 매일 아침 7시 토요일 0 22 1 * * 매달 1일 오후 10시 시간을 정했다면 주피터 Pipleline properties 페이지에 Cron Schedule 란에 복붙 해주고 파이프라인을 저장해줍니다. 그럼 위에 설정한 시간대로 파이프라인 스케줄이 돌아갑니다~!!
ModuleNotFoundError: No module named 'inflect' 그래도 이렇게 libaray 에러는 요즘 자동 다운로드가 돼서 편리한 편이다. 어쨌든 해결책도 간단하다. 그냥 설치를 해주자. pip install inflect 성공!
import spacy 를 사용하고 싶은데 자꾸 에러가 뜬다... OSError: [E050] Can't find model 'en_core_web_sm'. It doesn't seem to be a Python package or a valid path to a data directory. how to download python -m spacy download en in Jupyter 일단 이렇게 구글에 검색! 해결 방법 주피터 노트북에서 아래 코드 실행 conda install -c conda-forge spacy-model-en_core_web_lg 그럼 아래 처럼 성공 메세지가 나온다 yay! 그리고 커널 재시작! 그런데 반전 영어도 끝가지 읽자 에러가 en_core_web_lg 가 아니라 en..
과제에 쓰일 자료를 정리한 목적입니다. 방대한 단어들을 그룹화하려는 것이 목적입니다. 1. Latent Derilicht Analysis ( LDA ) Conquered Documents with similar topics will always have similar set of words. Groups are formed by searching group of words that frequently appear in document. (이미 있는 것을 사용할 것임) User has to input/provide the value of ‘ K ‘ i.e number of topics in a document. Documents are assumed to be probability distributions..
1. GLM ( pip install automl conda install -c huggingface tokenizers pip install Unidecode pip install GML # from GML import AutoML from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.metrics import accuracy_score import pandas as pd Data = pd.concat([X,y],axis=1) gml_ml = AutoML() gml_ml.GMLClassifier(X, y, metric = accuracy_score, folds = 10) [참조] 1. 일반화 모델이란? towardsdatascience.com/generalized..
가변수(Dummy variable, 假變數)란 독립변수를 0과1로 변환한 변수를 의미한다. 일반적인 경우 그 사실 여부에 대해 예/아니오로 확인 가능한 질적 변수(예: 남자인가? 대학교를 졸업했는가?)는 회귀 분석에 직접 투입하는 것이 불가능하다. 이러한 질적 변수를 회귀분석에 사용하기 위해 그 가부를 0 혹은 1 의 숫자 형태로 대응시킨 변수를 가변수라 한다. 범주형 데이터의 정의¶ 범주형 데이터는 ‘A’, ‘B’, ‘C’와 같이 종류를 표시하는 데이터를 말한다. 카테고리(category( 데이터라고도 부른다. 다음과 같은 데이터는 모두 범주형 데이터의 예다. 성별: 남자, 여자 혈액형: A, B, O, AB 이름: 홍길동, 성춘향, … 주소: 서울, 부산, 대전, … 반드시 문자만 범주형 데이터인 것..