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[Programming Collective Intelligence] - 집단지성 프로그래밍 2,3,4장 정리 새로운 것을 배울때마다 끊임없이 이전에 배운 것을 곱씹자.. 안그럼 잊어버린다... 새로운 것을 배우는 것이 중요한 것이 아니다. 배운 것을 잊어버리지 않는 것이 중요하다. 간단요약 2. 추천시스템 만들기 2-1. 협업 필터링 많은 사람들(큰 무리)의 생각들을 기준으로, 특정 사람의 생각을 추천해 나가는 과정 2-2. 선호 정보 수집 데이터를 딕셔너리로 보관 2-3. 유사 사용자 찾기(사람에게 사람을 추천) 유사도를 측정하기 - 유클리디안 거리점수, 피어슨 상관계수 이용 나와 비슷한 생각을 가진 사람 찾기 2-4. 항목 추천(사람에게 물건을 추천) 나에게 없는 항목을 추천하기 > 나와 비슷한(유사도) 생각을 가진 사람의 항목에 더 가중치를 두어서 판단 2-5. 제품 매칭 사람과 물건을 바꿈(대칭행렬) 물.. 2015. 9. 1.
[Programming Collective Intelligence] - 집단지성 프로그래밍 4장 검색과 랭킹 # -*- coding: utf-8 -*- from myutil import consolePrintWithLineNumber as c ''' Created on 2015. 8. 31. @author: Administrator ''' ''' 4장 검색과 랭킹 ''' # 86p 02절 단순 크롤러 ''' 파이썬3.4에서는 urllib2가 설치가 안된다. > pip install urllib3 참고 : https://urllib3.readthedocs.org/en/latest/ 파이썬3.4에서는 BeautifulSoup가 설치가 안된다.?? > pip install BeautifulSoup4 참고 :http://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/ sqlite3는 파이썬3에서 .. 2015. 8. 31.
[Programming Collective Intelligence] - 집단지성 프로그래밍 3장 06 K평균 군집화 # -*- coding: utf-8 -*- from myutil import consolePrintWithLineNumber as c ''' Created on 2015. 8. 25. @author: Administrator ''' # 이전 절 사전 작업... from ch03_2 import pearson, readfile, hcluster, drawdendrogram blognames, words, data = readfile('blogdata.txt') # 3-6 K평균 군집화 # kNN(k Nearest Neighbors) - 머신러닝 인 액션 import random def kcluster(rows, distance=pearson, k=4): # 각 단어가 출현한 최소,최대값을 구한다. rang.. 2015. 8. 27.
[Programming Collective Intelligence] - 집단지성 프로그래밍 3장 03 계층적 군집화 # -*- coding: utf-8 -*- from myutil import consolePrintWithLineNumber as c ''' Created on 2015. 8. 24. @author: Administrator ''' # 3-3 계층적 군집화 # 60p # 3-2의 결과값 로드하기(blogdata1.txt) ''' file 구조가 다음과 같다면 -------------- □■■■■■■■■■■■■■■ □■■■■■■■■■■■■■■ □■■■■■■■■■■■■■■ □■■■■■■■■■■■■■■ □■■■■■■■■■■■■■■ □■■■■■■■■■■■■■■ 에서 rownames : -------------- colnames : □□□□□□□□□□□□□ data : ■■■■■■■■■■■■■■ ■■■■■■■■■.. 2015. 8. 24.
[Programming Collective Intelligence] - 집단지성 프로그래밍 3장 군집발견 # -*- coding: utf-8 -*- from myutil import consolePrintWithLineNumber as c ''' Created on 2015. 8. 24. @author: Administrator ''' # 3장 군집발견 # 56p # 3-2 단어 벡터 (자료수집) ''' http://kiwitobes.com/clusters/blogdata.txt 링크는 깨졌다-_-; http://kiwitobes.com/clusters/feedlist.txt 링크도 깨졌다. > 저자의 원본소스파일 안에서 찾을 수 있음 ''' import feedparser import re # rss url을 분석해서 단어별 출현횟수를 딕셔너리로 출력한다. def getwordcounts(url): d =.. 2015. 8. 24.
[Programming Collective Intelligence] - 집단지성 프로그래밍 2장 추천시스템 만들기 # -*- coding: utf-8 -*- from myutil import consolePrintWithLineNumber as c ''' Created on 2015. 5. 7. revised on 2015. 8. 18. @author: Administrator 2장 추천시스템 만들기 2.유사 사용자 찾기 - 유사도 측정 > 나와 다른 사람간의 공통된 항목에 대한 점수를 비교하여 유사도를 측정한다. >> 유클리디안 거리점수 : 절대적인 값의 비교 >> 피어슨 상관점수 : 얼마나 직선으로 잘 표현되나? 3.평론가 순위 - 나와 가장 비슷한 사람 찾기 4.항목추천 > 나에게 없는 항목을 추천 받기 >> 나와 유사한 사람에게 가중치(유사도)를 곱해서 그 사람의 의견에 더 많은 영향을 받도록 5.제품 매칭 .. 2015. 8. 22.
[Programming Collective Intelligence] - 집단지성 프로그래밍 준비 준비 본 서적은 파이썬 2.x 버전으로 작성되었다.(원서 Aug 23, 2007)관련 라이브러리도 2.x 버전용을 사용하고 있다. 그러나한글을 쉽게 처리하기 위해서그리고 어차피 최신 소스들의 영향에 미리 대비하기 위해파이썬 3.4버전으로 테스트를 하려고 한다. 2.x에서 정상으로 동작하는 여러 라이브러리들을3.4에서 돌리기 위해 여러 이름이 조금씩 다른 라이브러리들을 찾아서 설치하곤 하였다.(2015.8.18) 예제소스 : http://www.hanbit.co.kr/book/look.html?isbn=978-89-7914-562-5#binfo5 2장 추천시스템 만들기 -----------------------------------------------------------------------------.. 2015. 8. 18.
[Coding The Matrix] 코딩 더 매트릭스 - Chapter 3 벡터 # -*- coding: utf-8 -*- ''' Created on 2015. 8. 17. @author: Administrator ''' ''' chapter 3 vector ''' from myutil import consolePrintWithLineNumber as c from plotting import plot # 73p L = [[2, 2], [3, 2], [1.75, 1], [2, 1], [2.25, 1], [2.5, 1], [2.5, 1], [2.75, 1], [3, 1], [3.25, 1]] # plot(L, 4) # 74p def add2(v, w): return [v[0] + w[0], v[1] + w[1]] c(add2([4, 4], [1, 2])) c(add2([-4, -4], .. 2015. 8. 18.

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