대기과학지

어제도 제 블로그를 찾아주신 일곱 분 감사드립니다! 오늘은 유의성 검사 부분 코드 분석을 가보겠습니다 저번에 p-value의 정확한 정의와 사용법을 알아봤습니다 그럼 이제 유의성 검사를 코드로 구현해보겠습니다 #5% 유의성 검사 class valence5: def __init__(self, x, y): self.r10, self.p10_val = stats.pearsonr(x, y) if self.p10_val < 0.05: print('P-value가 유의 수준 5%보다 작기 때문에 상관계수가 유의합니다') else: print('P-value가 유의 수준 5%보다 크기 때문에 상관계수가 유의하지 않습니다') #1% 유의성 검사 class valence1: def __init__(self, x, y):..

요즘 문득 드는 생각이 내가 과연 라이브러리 내에 모든 함수를 사용할 수 있을까? 라는 생각이 듭니다 ​ Numpy 내에도 다양한 모듈이 있고 Matplotlib 내에도 다양한 모듈이 있는데 이걸 과연 제대로 사용하고 있는 걸까 생각을 해봤습니다 ​ 그래서 당분간은 라이브러리들에 대해 하나씩 알아보려고 합니다 ​ 제가 설명드릴 라이브러리들은 Numpy, Matplotlib, Pandas, (TensorFlow, Keras, PyTorch) Scipy 이렇게 5개 입니다 ​ 저 라이브러리들 모두 머신러닝에 자주 사용되는 라이브러리입니다 ​ 텐서플로우와 케라스, 파이토치는 하나로 묶은 이유는 이 3개는 사용 용도가 비슷합니다 또한 범용성이 서로서로 좋기 때문에 연결시키며 사용하기 편리합니다 ​ 머신러닝에 관..