목록python (10)

코딩걸음마

[프로그래머스] 캐시

캐시 지도개발팀에서 근무하는 제이지는 지도에서 도시 이름을 검색하면 해당 도시와 관련된 맛집 게시물들을 데이터베이스에서 읽어 보여주는 서비스를 개발하고 있다. 이 프로그램의 테스팅 업무를 담당하고 있는 어피치는 서비스를 오픈하기 전 각 로직에 대한 성능 측정을 수행하였는데, 제이지가 작성한 부분 중 데이터베이스에서 게시물을 가져오는 부분의 실행시간이 너무 오래 걸린다는 것을 알게 되었다. 어피치는 제이지에게 해당 로직을 개선하라고 닦달하기 시작하였고, 제이지는 DB 캐시를 적용하여 성능 개선을 시도하고 있지만 캐시 크기를 얼마로 해야 효율적인지 몰라 난감한 상황이다. 어피치에게 시달리는 제이지를 도와, DB 캐시를 적용할 때 캐시 크기에 따른 실행시간 측정 프로그램을 작성하시오. 입력 형식 캐시 크기(c..
파이썬_꼭_익혀야하는_기초/기초부터차근차근_코딩테스트 2022. 7. 16. 06:14
[추천 시스템(RS)] 협업 필터링 CF (Collaborate Filtering)

이웃기반 협업필터링 유사도계산, 아이템기반, 유저기반 -> 유사도; 자카드, 피어슨, 코사인 1. 데이터 불러오기 import os import pandas as pd import numpy as np from math import sqrt from tqdm import tqdm_notebook as tqdm from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import mean_squared_error https://movielens.org/ MovieLens About MovieLens | Contact Us | Privacy Policy | Terms of Use version 4.5.3 2021.6.25.166 Al..
딥러닝 템플릿/추천시스템(RS) 코드 2022. 7. 16. 06:12
[추천 시스템(RS)] CF-KNN (Collaborate Filtering K-Nearest Neighbor)

이웃기반 알고리즘 K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbor, KNN)은 어떤 데이터가 주어지면 그 주변(이웃)의 데이터를 살펴본 뒤 더 많은 데이터가 포함되어 있는 범주로 분류하는 방식입니다. 어떻게 보면 클러스터링 기법과 비슷하지만 여기서 사용되는 KNN은 지도학습이다. CF-KNN은 모델이 아닌 이웃 기반 알고리즘이다. 장/단점 추천 리스트에 새로운 사용자 또는 아이템에 대해 안정적으로 예측이 가능하다. 방법이 간단하고 직관적이어서 접근이 용이하다. 속도가 느리며, 메모리가 많이 든다. 희소성(sparse matrix)으로 인한 제약이 발생한다. (유사한 이웃이 사용한 경험이 없으면 추천 불가능하다) 1. 데이터 불러오기 9천여개 영화에 대해 사용자들(600여명)이 평가한 10만여개 평점 데..
딥러닝 템플릿/추천시스템(RS) 코드 2022. 7. 16. 03:16
[추천 시스템(RS)] CBF 장르 기반 영화 추천 코드

1. 데이터 불러오기 사용할 데이터 셋 : TMDB 5000 Movie Dataset https://www.kaggle.com/datasets/tmdb/tmdb-movie-metadata/download?datasetVersionNumber=2 Kaggle: Your Home for Data Science www.kaggle.com import pandas as pd import numpy as np movies_df = pd.read_csv('data/tmdb_5000_movies.csv') print(movies_df.shape) # 행, 열 개수 파악 movies_df.head() (4803, 20) 2. 데이터 확인 결측치 및 dtype확인 movies_df.info() RangeIndex: 48..
딥러닝 템플릿/추천시스템(RS) 코드 2022. 7. 16. 01:29
Prev 1 2 3 Next