이자다의 기록

어시스트 풀업 70kg 12회 3세트 70kg 8회 2세트 티바로우 20kg 10회 1세트 40kg 10회 5세트 와이드 풀다운 80kg 9회 2세트 80kg 6회 1세트 워킹 20분

웹크롤링을 할 때는 반드시 법적인 제한과 사용 규약을 준수해야 합니다. 다음은 웹크롤링 시 주의해야 하는 법적인 사항입니다. 로봇 배제 표준(Robots Exclusion Standard) 준수 로봇 배제 표준은 웹사이트 운영자가 로봇이 웹페이지를 수집하는 것을 허용할지 여부를 나타내는 규약입니다. 만약 로봇 배제 표준에 따라 로봇의 수집을 제한하도록 되어 있다면, 해당 사이트를 크롤링하는 것은 불법적일 수 있습니다. 저작권 문제 저작권이 있는 내용은 웹크롤링을 통해 수집하면 저작권 침해로 간주될 수 있습니다. 따라서 저작권이 있는 사이트에서 데이터를 수집할 경우, 사전에 해당 사이트 운영자의 동의를 받아야 합니다. 개인정보 보호 문제 개인정보 보호 관련 법률에 따라 개인정보를 수집하거나 처리할 때는 개..

데이터베이스 튜닝(Database Tuning)은 데이터베이스 시스템의 성능을 최적화하는 프로세스입니다. 데이터베이스 시스템은 많은 사용자가 데이터를 읽고 쓰기 때문에, 데이터베이스의 성능은 중요한 이슈입니다. 데이터베이스 튜닝은 이러한 성능 이슈를 해결하기 위해, 데이터베이스의 구성, 인덱싱, 쿼리 최적화, 하드웨어 및 네트워크 등 여러 가지 요소들을 조정하는 작업입니다. 데이터베이스 튜닝은 다음과 같은 이유로 중요합니다. 성능 향상: 데이터베이스 튜닝은 시스템 성능을 최적화하여 쿼리 응답 시간을 단축하고, 데이터베이스 전반적인 처리 속도를 높여 사용자들이 빠르게 데이터에 접근할 수 있도록 합니다. 비용 절감: 데이터베이스 성능이 떨어지면, 시스템 대기 시간이 길어지고 데이터 처리 속도가 느려지기 때문..

웹 크롤링을 배우기 위해서는 다음과 같은 단계를 거쳐야 합니다. HTML과 CSS 기초 학습 HTML과 CSS는 웹 페이지의 구조와 스타일을 정의하는데 사용되는 기본 언어입니다. 따라서 웹 크롤링을 하기 위해서는 이 두 가지 언어에 대한 이해가 필요합니다. Python 기초 학습 Python은 웹 크롤링에 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다. Python을 학습하여 웹 크롤링에 필요한 기본 문법과 함수를 익힐 수 있습니다. 웹 페이지 요청과 응답 처리 웹 페이지를 크롤링하기 위해서는 먼저 해당 웹 페이지에 요청을 보내고, 그에 대한 응답을 처리해야 합니다. Python에서는 requests 모듈을 사용하여 웹 페이지 요청과 응답 처리를 할 수 있습니다. 웹 페이지 파싱 웹 페이지에서 데이터를 추출하기 위..

Q. 데이터마이닝에서 상관행렬이 뭐야? A. 상관행렬(correlation matrix)은 데이터마이닝에서 변수 간의 상관관계를 나타내는 행렬입니다. 상관관계는 두 변수 사이의 관련성을 나타내는 지표로, 변수 간의 선형적인 관계를 측정합니다. 상관행렬은 변수 간의 상관관계를 나타내는데, 상관계수(correlation coefficient)를 사용합니다. 상관계수는 -1에서 1 사이의 값을 가지며, 1에 가까울수록 양의 상관관계(두 변수가 함께 증가), -1에 가까울수록 음의 상관관계(두 변수가 서로 반대로 증감)를 나타냅니다. 0에 가까울수록 두 변수 사이에는 상관관계가 없습니다. 상관행렬은 주로 변수 간의 다중공선성(multicollinearity)을 확인하는 데 사용됩니다. 다중공선성은 변수 간의 강..

Q. 영-분산 예측변수가 뭐야? A. 영-분산 예측변수(zero-variance predictor)란, 분산(variance)이 0에 가까운 예측변수를 말합니다. 다른 말로는 상수(constant) 예측변수라고도 합니다. 영-분산 예측변수는 예측 모델에서 유용한 정보를 제공하지 않으므로, 모델에 포함시키지 않아도 됩니다. 이는 모델이 불필요한 변수를 학습하는 것을 방지하고, 모델의 성능을 향상시키는 데 도움을 줍니다. 예를 들어, 모든 샘플에서 동일한 값(예: 상수)을 가지는 예측변수는 분산이 0에 가깝기 때문에 영-분산 예측변수가 됩니다. 이러한 예측변수는 모델에 포함시키지 않아도 됩니다. 또한, 특정 샘플에서만 값을 가지는 예측변수도 분산이 0에 가깝기 때문에 영-분산 예측변수가 됩니다. 이러한 경우..

Q. 로지스틱 분포의 표준분포함수가 뭐야? A. 로지스틱 분포의 누적분포함수(Cumulative Distribution Function, CDF)는 다음과 같은 수식으로 정의됩니다: F(x) = 1 / [1 + exp(-(x - μ) / σ)] 여기서, x는 로지스틱 분포에서 랜덤 변수의 값, μ는 로지스틱 분포의 평균(mean), σ는 로지스틱 분포의 표준편차(standard deviation)입니다. 로지스틱 분포는 일반적으로 시그모이드 함수와 유사한 형태를 가지고 있으며, 이로 인해 로지스틱 회귀분석에서 사용되기도 합니다. CDF는 x 이하의 값이 나타날 확률을 나타내는데, 로지스틱 분포에서는 CDF 값이 0.5일 때가 중앙값(median)에 해당합니다. Q. μ, σ 이거 두개는 뭐라고 읽고 무슨..

데이터마이닝에서 오즈(odds)는 어떤 사건이 발생할 확률과 발생하지 않을 확률 간의 비율을 의미합니다. 예를 들어, 동전 던지기에서 앞면이 나올 확률이 1/2라면, 오즈는 앞면이 나올 확률과 뒷면이 나올 확률 간의 비율인 1:1입니다. 오즈는 보통 로그 오즈(log odds)라고도 불리며, 로그 오즈는 로그 함수를 적용한 오즈값입니다. 로그 오즈를 사용하는 이유는, 오즈값이 1보다 작거나 클 경우, 로그 함수를 적용하면 음수값이 나오고, 오즈값이 1과 가까울 경우, 로그 함수를 적용하면 0에 가까운 값이 나오기 때문입니다. 데이터마이닝에서 오즈는 머신러닝 알고리즘에서 사용되는 분류 모델의 성능을 평가하는 데에도 활용됩니다. 예를 들어, 이진 분류 모델에서 오즈비는 모델의 예측력과 관련된 지표 중 하나로..