| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | ||||||
| 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
| 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
| 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 |
| 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 |
| 30 | 31 |
- KNeighborsClassifier
- ML
- 결측값
- pandas
- index
- dropna
- opencv
- 이미지처리
- 알파브렌딩
- 파이썬
- 지도학습
- scikit-learn
- mask detection
- 데이터프레임
- Python
- dataframe
- k-최근접 이웃 분류
- 사이킷런
- NAN
- 결측치
- 이미지프로세싱
- 머신러닝
- Deep learning
- computer vision
- NULL
- 비트와이즈
- tfidfvectorizer
- sklearn
- 판다스
- Supervised learning
- Today
- Total
목록전체 글 (32)
Sun.El Data Analysis
특정 조건의 행을 삭제하거나 control 할때는 index와 조건문을 사용할 수 있다(1) 특정 조건의 index 뽑기 → index 행 drop(2) df = df [df.칼럼명 != 조건] 1. 데이터 확인[IN]df = sns.load_dataset('planets')df[30:50] [OUT] method number orbital_period mass distance year30 Imaging 1 NaN NaN 165.00 200731 Imaging 1 NaN NaN 140.00 200432 Eclipse Timing Variations 1 10220.0000 6.0500 NaN 200933 Imaging 1 NaN NaN NaN 200834 Imaging 1 NaN NaN 14..
데이터 프레임 내에서 결측값을 확인하고 처리하기 1. 데이터 확인하기[IN]import pandas as pdimport seaborn as snsimport numpy as npdf = sns.load_dataset('planets')df.head(10) [OUT]method number orbital_period mass distance year0 Radial Velocity 1 269.300 7.10 77.40 20061 Radial Velocity 1 874.774 2.21 56.95 20082 Radial Velocity 1 763.000 2.60 19.84 20113 Radial Velocity 1 326.030 19.40 110.62 20074 Radial Velocity 1 516.220 ..
마스크 착용/미착용이 라벨링 된 사진 615장을 이용하여 CNN deep learning model을 구축하고 openCV Haar Cascade Face Detection model을 적용하여 카메라 구동하여 mask를 detection 하는 것을 확인함 1. 데이터 준비 마스크 착용 218개 image 마스크 미착용 397개 image 2. 데이터 불러오기 [IN] import cv2,os import numpy as np from tensorflow.python.keras.utils import np_utils import imutils #pip install imutils import pytesseract #pip install pytesseract import tensorflow as tf im..
1. 이미지 연산 [IN] import cv2 import numpy as np a = np.uint8([[200,50]]) #np.unit8 : 양수만 표현, 2^8개 수(0~255) 만큼 표현 가능 b = np.uint8([[100,100]]) add1 = a + b sub1 = a - b mult1 = a * 2 div1 = a / 3 add2 = cv2.add(a, b) sub2 = cv2.subtract(a, b) mult2 = cv2.multiply(a, 2) div2 = cv2.divide(a, 3) print(add1, add2) print(sub1, sub2) print(mult1, mult2) print(div1, div2) [OUT] [[ 44 150]] [[255 150]] # [4..