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IT/Python30

윈도우환경 Docker에서 Tensorflow 사용하기 Docker가 설치되었다고 가정한고 Step3부터 post 한다.Step 3docker 설치를 완료했다면 Docker Quickstart Terminal을 실행한다.Docker Quickstart Terminal에서 아래의 명령어를 입력하면 현재 사용가능한 docker machine의 리스트들이 나온다. $ docker-machine ls 이제 아래의 명령어로 vdocker라는 이름의 새로운 docker machine을 생성한다. $ docker-machine create vdocker -d virtualbox 아래와 같이 Running상태가 되어야 한다. Step 4 이제 윈도우 cmd prompt를 실행한다. (Docker Quickstart Terminal 창이 아니다.)그리고 아래의 명령어를 입력.. 2016. 6. 22.
color histogram 연습 OpenCV를 사용하여 color histogram 계산해보겠다. 먼저 OpenCV에는 cv2.calcHist 라는 함수가 있다. 간단하게 이 함수에 대해서 리뷰해보면 다음과 같다. cv2.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges[, hist[, accumulate]]) images - 히스토그램을 계산하기 위한 그림 배열이다. python에서 리스트처럼 넣을 수 있다. [image].channels - 우리가 계산하고자 하는 히스토그램의 인덱스들을 나타내는 리스트이다. 만약 grayscale의 이미지를 계산하려면 [0], Red, Green, Blue 채널을 계산하려면 [0, 1, 2]로 사용할 수 있다. mask - 마스크 옵션이다. 이미지 전체를 사용.. 2015. 6. 2.
[자연어처리] 간단하게 만든 긍정, 부정, 중립 분류 using naive bayes classifier 1. 설명 Naive Bayes classification 사용해서 간단하게 댓글을 긍정, 부정, 중립으로 분류하도록 구현해보겠습니다. 보통 P(A|B)라고 할 수 있는데 B가 나왔을 때 A일 확률을 구하는 것입니다. 조건부 확률이라고 하고 있습니다. 베이지슷 정리를 수학적으로 보면 아래 식(1)과 같습니다. 아래 식에서 x는 분류될 문장이고, c는 분류할 class 라고 생각했습니다. x의 확률은 계산하기 어렵기 때문에 베이즈 룰을 통해 아래와 같이 바꿀 수 있습니다. (1) 클래스가 여러 개고 입력되는 문장의 확률은 다 같은 조건이기 때문에 날려버릴 수 있습니다. 각 클래스에서 가장 높은 값을 가지는 class에 x가 속하기 때문에 가장 큰 값을 얻습니다. 입력 문장이 여러 개의 단어로 이루어져 있기.. 2014. 12. 19.
[자연어처리] a little spell-checker using string edit distance edit distance 를 사용한 간단한 spell-checker를 만들어 보겠다. 단어를 입력한 후 edit distance(거리)를 비교해서 작은 수의 단어를 찾아 대체해준다. 먼저 기본적으로 String Edit Distance란 두개의 단어가 주어졌을 때 단어 사잉의 "distance(거리)"를 구해서 비교하는 것이다. 쉬운 아이디어 이다. 예를 들어s1 = apple, s2 = applas 가 있다면 두 단어의 차이는 1. substitute(대체) s2의 a->e, 2. delete(지우기) s2의 s하면 s1과 s2가 같아진다. 두 단어를 바꾸거나 교체하는 연산은: delete, insert, substitute, copy 가 있다. 연산에서 드는 cost값을 넣을 수 있는데, delete.. 2014. 12. 19.
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