다중선형회귀 코드에 결과값 프린트 이전에 짯던 코드인 https://github.com/cyanindy/howwasit/blob/532c7e51b26dcd0a7e0298f2fe0c84ca24d6cae5/OSS_dev_competition/Multiple_Linear_Regression.py GitHub - cyanindy/howwasit: personal repository personal repository. Contribute to cyanindy/howwasit development by creating an account on GitHub. github.com 에서 만약 x1,x2,x3 값이 95,99,100 이라면 머신러닝된 w1,w2,w3,b 값을 이용해 결과값을 출력시키는 코드를 짜보았다. ..
main_ColorIs.py 만들기 우선 기존에 리스트로 불러왔던 코드이다. 자 여기에 이전에 다중 선형 회귀 분석에서 사용했던 코드를 결합시켜서 for 문으로 돌려볼 생각이다. for 문을 돌리는데 뭐가 잘 안된다. c랑은 개념이 조금 다르다고 하는것 같다. https://codingcoding.tistory.com/1103 파이썬 for문(반복 루프) 사용법 12가지 Python for문을 활용한 루프 처리 방법을 설명합니다. 기본적인 문법 Python for문 기본 사용법 조건에 따라 중간 종료 : break 특정 요소 처리를 생략 : continue for 루프 완료 후 처리 : else for 문에서 사용 codingcoding.tistory.com 이분 블로그를 참고하여 for문에서 리스트 인..
지식인 + 스텍오버플로우 모두 질문에 대답이 달리지 않는다... 현재 다니고 있는 학교의 교수님께 질문을 드려보았는데... 요약하자면 import image의 함수를 지원하는 라이브러리의 기술문서를 참조하면 좋을 것 같다는 내용이였다! 그래서 바로 확인해봤다. 다 영어다 ㅅㅂ 자 이제 image.open() 의 인수부분을 보자 번역기를 돌려보자 형식 - 파일을 로드하려고 시도하는 형식의 목록 또는 튜플. 이것은 확인된 형식 집합을 제한하는 데 사용할 수 있습니다. 지원되는 모든 형식을 시도하려면 None을 전달하십시오. python3 -m PIL을 실행하거나 PIL.features.pilinfo() 함수를 사용하여 사용 가능한 형식 세트를 인쇄할 수 있습니다. 음... PIL.features.pilinf..
진짜 아무리 찾아봐도 이미지를 배열로 저장한 후에, 저장한 이미지의 특정 픽셀값을 따로 추출하여 변수에 저장하는 방법을 모르겠다. 배열로 저장된 이미지의 픽셀값을 추출해 낼 수 만 있으면 머신러닝을 돌려볼 수 있는데 방법을 찾지 못하겠다... 짧은 영어 활용해가면서 스택오버플로우에도 도움을 요청했따... 9월9일까지 업로드인데 될까 모르겠다 이제 10일남았는데...
데이터 준비하기 학습에 쓸 데이터들을 준비 해 보았다. 사이즈는 50*150 jpeg 파일이고 y좌표 75이상에는 상의가 위치, 75이하로는 하의가 위치하도록 데이터를 표준화하였다. 일단 데이터 준비는 노가다고... 해당 데이터에 맞게 픽셀값도 바꾸어주었다. 1 2 3 4 5 6 7 8 r_list[0], g_list[0], b_list[0] = rgb_im.getpixel((15, 17)) r_list[1], g_list[1], b_list[1] = rgb_im.getpixel((35, 17)) r_list[2], g_list[2], b_list[2] = rgb_im.getpixel((15, 30)) r_list[3], g_list[3], b_list[3] = rgb_im.getpixel((35, 30..
텐서플로우 예제 (이미지 분류) https://www.tensorflow.org/tutorials/images/classification?hl=ko#tensorflow_%EB%B0%8F_%EA%B8%B0%ED%83%80_%EB%9D%BC%EC%9D%B4%EB%B8%8C%EB%9F%AC%EB%A6%AC_%EA%B0%80%EC%A0%B8%EC%98%A4%EA%B8%B0 이미지 분류 | TensorFlow Core 이 튜토리얼은 꽃 이미지를 분류하는 방법을 보여줍니다. keras.Sequential 모델을 사용하여 이미지 분류자를 만들고 preprocessing.image_dataset_from_directory를 사용하여 데이터를 로드합니다. 이를 통해 다 www.tensorflow.org 저번에 한거에서 ..