데이터분석 with 파이썬 썸네일형 리스트형 ECG Segmentation 심전도 연구 - U-net 심전도를 연구하는 사람들은 많이 없겠지만, Unet이라는 segmentaion을 이용하여 심전도가 구성하는 P-QRS-T파를 표시하는 모델입니다. 링크 안에 데이터셋도 함께 있으니 실제 돌려보실 수도 있습니다. 1D-Unet 참고한 논문은 깃헙 링크 안에 걸어두었습니다. 좋은 연구하시길 바라며. https://github.com/jjongjjong/ECG_segmentation_1DUnet 깃헙주소 더보기 확률(probability)과 가능도(likelihood) 그리고 최대우도추정(likelihood maximization) * 우선 본 글은 유투브 채널StatQuest with Josh Starmer 님의 자료를 한글로 정리한 것 입니다. 만약 영어듣기가 되신다면 아래 링크에서 직접 보시는 것을 추천드립니다. 이렇게 깔끔하게 설명한 자료가 없어 다른 분들에게 도움이 되었으면 하는 바람으로 정리합니다. If it has problem with copyright, Please let me know and It will be removed immediately. 간단히 '확률'이란 주어진 확률분포가 있을 때, 관측값 혹은 관측 구간이 분포 안에서 얼마의 확률로 존재하는 가를 나타내는 값이다. 여기서 중요한 것은 확률 분포(probability distribution)을 고정(fixed)하고 그 때의 관측 X 에 대한 확률을 구한.. 더보기 python 상대경로 import 실행하기 항상 잘 정리를 잘해놓은 분들에게 감사드리며. ImportError: attempted relative import with no known parent package 상대경로를 통한 py파일 실행시 주의할 점. http://myjorney.tistory.com/52 더보기 DataLoader 기본적으로 dataloader는 dataset의 data들을 불러들일일 때 Variable을 감싸서 내보낸다. 더보기 TypeError: argument 0 is not a Variable 기본적인 실수였다...모델에 넣을 때 Variable로 항상 감싸주자. from torch.autograd import Variable input = Variable(x) model(input) 더보기 과거 주식 패턴을 이용한 돌팔이 수익률 예측 모델 stockpredict_0501 In [2]: import pandas as pd import numpy as np from pandas import DataFrame from pandas import Series from datetime import datetime import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline In [3]: def f(x): return datetime.strptime(x,'%Y%m%d') In [4]: path = "{0}-m-00001".format("130960") print(path) try: df = pd.read_table(path,header=None) except Exception : print('no FIle') df = d.. 더보기 2. <Pandas> Group 간에 함수적용하기 agg() In [2]: #본 실습내용은 출판사 O'REILLY의 Pyton for Data Analisys를 참고하여 만들었음을 말씀드립니다. from numpy.random import randn import numpy as np import os import matplotlib.pyplot as plt from pandas import Series, DataFrame import pandas as pd In [6]: tips = pd.read_csv('tips.csv') tips = tips.sample(10) tips Out[6]: total_bill tip sex smoker day time size 111 7.25 1.00 Female No Sat Dinner 1 134 18.26 .. 더보기 1. <Pandas> Gruopby 그룹연산의 기초 In [1]: #본 실습내용은 출판사 O'REILLY의 Pyton for Data Analisys를 참고하여 만들었음을 말씀드립니다. from numpy.random import randn import numpy as np import os import matplotlib.pyplot as plt from pandas import Series, DataFrame import pandas as pd GroupBy mechanics¶ 그룹 간 순회하기 칼럼 또는 칼럼의 일부만 선택하기 사전과 Series 에서 묶기 함수로 묶기 색인 단계로 묶기 그룹연산: 분리 - 적용 - 결합 객체 안의 데이터를 하나 이상의 색인을 기준으로 분리 함수를 각 그룹에 적용하여 새로운 값 생성 함수를 적용한 결과를 하나의.. 더보기 1. 파이썬 아나콘다 (Python Anaconda) 설치하기 & 환경설정 1. 데이터 시각화의 툴은 R, Python 등으로 다양한데요. 저는 파이썬 아나콘다(Anaconda)를 이용하여 데이터 시각화를 하려고 합니다. 만약 이 글을 보시고 도움을 얻고자 하시는 분이 있다면 먼저 아나콘다를 설치해주세요. 아래 링크를 따라 들어가시면 다양한 선택지에 당황하실 수 있는데, 저는 파이썬 3.x 버젼을 사용합니다. 그리고 나머지 32/64bit 이냐는 개인 컴퓨터의 설정에 따라 골라서 다운받아 주시면 됩니다. 혹여 확인을 어떻게 하는지 까먹으신 분은 내컴퓨터의 속성을 확인하시면 알 수 있을거에요. 저는 64bit이므로 3.대 버젼의 초록색 버튼을 눌렀습니다:) 다운로드 링크) https://www.anaconda.com/distribution/ 2. 설치는 한가지만 주의하시고 그냥 .. 더보기 이전 1 다음
