jQuery

ready 함수

$(function(){

// 실행할 기능을 정의해주세요.

});

문법

$("tag")

$(".class")

$("#id")

.prop()

.attr()

.append()

var $div = $("<div></div>");

$("body").append($button);

$("#btnUpload").prop("disabled",true);

css 스타일 지정

$("p").css("background-color");

$("p").css("background-color","red");

첫번째 자식 요소

$("#id").children().eq(0);

$("img[src='/images/image.jpg']");

Python Sklearn make_blobs

from sklearn.datasets import make_blobs 예제 X, y = make_blobs(n_samples=500, centers=3, n_features=2, random_state=0) # 500개의 점을 3개로 모이게 한다, 변수는 2개, 무작위 상태는 0 X.shape, y.shape # ((500, 2), (500,)) plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=y,s=5) plt.show() # 학습 데이터 나누기 from sklearn.model_selection import train_test_split x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=.25, random_state=0) x_train.shape, x_test.shape, y_train.shape, y_test.shape # ((375, 2), (125, 2), (375,), (125,)) # 지도 학습 하기 from sklearn.linear_model import LogisticRegression logisticReg = LogisticRegression(max_iter=5000) # 기본 반복 100 logisticReg.fit(x_train, y_train) # 추정하기 pred = logisticReg.predict(X) # 결정계수 logisticReg.score(x_test, y_test) # 0.92 # 한글 깨짐 없이 나오게 설정 from matplotlib import rcParams # 인코딩 폰트 설정 rcParams['font.family'] = 'New Gulim' rcParams['font.size'] = 10 # 산점도 plt.figure(figsize=(10,4)) plt.subplot(1,2, 1) plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=y) plt.title('정답') plt.su...

Grid 정렬

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