날짜와 시간에 러그 특징 량 만들기 (날짜 시프트 및 집계)

테이블 데이터의 시계열 예측은 종종 러그 특징 (shift & rolling)을 만드는 것입니다. 지금까지는 단순히 행 수로 이동해야하는 경우 만 처리했지만 날짜로 이동하여 날짜로 집계하는 수요가 나왔습니다. 이것이 의외로 고생했기 때문에 메모로 남겨 둡니다. 지금까지 자주 사용해 온 것은 df["target_shift_rows"]=df["target"].shift(2).rolling(3)....

시계열 분석pandas파이썬특징량기계 학습

opencv를 이용한 특징량의 검출(코너 검출)

opencv를 사용하여 이미지의 특징 량을 감지하는 방법. 이번에는 코너(곡선 등)의 검출을 해 나간다. 2 패턴의 검출 방법을 실시한다. 기초적인 것에 대해서는, 이하의 페이지 참조 opencv를 사용하지만 코너 감지에는 두 가지 방법이 있습니다. "cv2.cornerHarris"에 의한 코너 검출 가장자리가 모든 방향으로 높은 휘도 변화를 가진 영역으로 가정. 따라서, "0"은 화상의 판...

파이썬특징량이미지 처리OpenCV

[초보자 대상] 주성분 분석(PCA)은 도대체 뭘 하는 거야?(이론편)

이어 "주어진 특징량에서 새로운 특징량(주성분)을 만들어 기존 특징량보다 적은 수량의 변수(차원)로 데이터를 설명한다"며 이런 수법은 이해하기 쉽다.문헌에는 다음과 같은 설명이 있다. 주성분 분석 후의 데이터에 관해서는 주성분 1만이 데이터를 잘 설명할 수 있다.이렇게 주성분 분석을 통해 원래 두 변수로 설명했던 데이터는 한 변수로만 설명할 수 있다.2차원이 1차원으로 삭감된 셈이다.이렇게 ...

차원 삭감주성분 분석특징량PCA교사 없는 공부