공간

Spyder에서 

Traceback (most recent call last):

  File "C:\Data\untitled0.py", line 8, in <module>
    import pyautogui

ModuleNotFoundError: No module named 'pyautogui'

란 에러 뜰 때 해결법..

Spyder에서 코딩하다가 윈도우 터미널 띄워서 pip install하면 윈도우 터미널에서는 install한 패키지가 사용가능하지만 Spyder에서는 가능하지 않음.

따라서 Spyder에 내장된 Terminal을 킨 후 pip install하면 해결됨(Console>New Console 경로)

pip install pyautogui 명령어 입력한 후 코드 재실행 필요..

import random
import matplotlib.pyplot as plt\

position = 0
walk=[position]
steps=1000

for i in range(steps):
    step=1 if random.randint(0, 1) else -1
    position += step
    walk.append(position)
    
    
#plt.plot(walk[:100])

import numpy as np

nsteps =1000
draws = np.random.randint(0,2,size=nsteps)

steps=np.where(draws>0,1,-1)

walk = steps.cumsum()

커다란 표의 데이터를 요약하는 통계표이다.

합계 평균 등의 기타표를 포함할 수 있다. 

https://datascienceschool.net/

<stratified sampling 방식이란>

랜덤 샘플링의 한가지 종류로 층별 샘플링이라고도 부름

우리나라 여론 조사에도 많이 쓰임

모집단을 몇개의 그룹으로 나누어 각 그룹에서 랜덤으로 샘플을 추출

그룹별 차이는 크고, 그룹안에서의 차이는 작을 때 유용한 샘플링 방법

그룹의 크기에 비례하여 그 그룹에서 추출할 샘플의 수가 결정됨

stratification : 그룹으로 나누는 것 

strata : 각 그룹을 부르는 이름

python으로 구형할 때는 sklearn 라이브러리의 train_test_split 함수를 이용할 수 있다

train_test_split 의 마지막 인자인 stratified=y를 해주면 된다. 

RMSE(Root Mean Squared Error) : 예측값과 실제값의 차이의 제곱의 평균

RMSE가 작을 수록 정확한 시스템. 따라서 RMSE가 0일떄 최소값이다. 

RMSE의 최대값은 평점(yi) 의 값과 동일하다. 예를 들어 평점이 5까지 있는 경우 예상평점이 0이면 RMSE값은 5가 나오고므로 N의 범위와 상관없이 5이다. 만약 평점이 100까지 있다면  RMSE의 최대값은 100이 되겠다.

따라서 평점이 다른 두개의 추천 시스템을 비교한다면 RMSE 값을 직접 비교하면 안되고 뭔가 Normalize 하는 절차가 필요할 것으로 예상된다. 

NETFLIX PRIZE의 경우에는 같은 데이터에 대해서 다양한 추천 시스템을 비교하므로 RMSE를 척도로 사용할 수 있었겠지만, 만약 평점의 Range가 다른 다양한 데이터에서의 다른 추천시스템의 성능을 비교할때 RMSE 값만으로 단순하게 비교하면 오류가 있을 수 있다. 

1젬 살 때 : 86원

1젬 현금화할때 : 24원~27월

달러가격이라 변동가능

 SKT에서 만든 메타버스 플랫폼

아이템은 모두 무료

명함 생성도 가능

자료공유 가능(사진, 동영상(mp4), pdf)

아바타가 춤추는 것 가능(군무가능) 

131명까지 접속 가능..100명이상은 원활하지 않을 수도 있음

 object > attach>Umbrella station : 우산꽃이

 object > attach> Locker : 사물함

 object > attach> Easel : 이젤

Vehicle Kiosk : 차 렌트 할 수 있음, 아바타가 차 타고 운전도 할 수 있음