자바스크립트를 이용해 책 목록을 입력하여 추가하는 앱을 만들어본다. 거의 순수 자바스크립트만 활용하고 부트스트랩을 사용해보았다. * Book 클래스 만들어서 안에 객체 생성하기 * 책 목록을 디스플레이 하는 static 함수, 배열 활용. * 사용자의 입력에 따라 보여지는 리스트에 책 추가 및 디스플레이 * 책 배열에 사용자 입력 추가
참고: medium.com/crobyer/search-filter-with-react-js-88986c644ed5 Search Filter with React js React js can be very handy when it comes to the use of API and data storage. The response recorded from an API call can be used across the… medium.com 우리가 웹에서 가장 많이 사용하는 기능 중 하나는 검색기능일 것이다. React js는 API 요청 이후 지역 저장소 내에서 데이터베이스의 충돌을 막아줌으로써 검색의 과정을 쉽게 만들어준다. 예제를 통해 React js 로 검색 기능을 만드는 방법에 대해 알아보자. 아래와 같이..
이번 잔디에서 제가 정한 주제는 입니다. 우선 가장 먼저 해야할 것은 자료 모으기 입니다. 공공데이터포털에 들어가 국내 해수욕장정보 서비스에 활용신청을 하고 키를 발급받아 JSON 형식의 데이터를 긁어 모으도록 합니다. item 배열 안에 해수욕장 object들이 있고, 그 안에도 여러 속성들이 존재함을 알 수 있습니다. 시도명을 이용해 시도명, 구군명, 정점명, 해변폭, 해변총연장, 특징, 관련사이트, 관련사이트 이름, 해수욕장 이미지, 해수욕장 비상연락처, 위도, 경도를 조회 가능 하지만 자료를 찬찬히 뜯어보니 가장 중요한 이미지 링크가 없음을 알게 되었습니다. 그것도 전부 다. 해수욕장 사이트에 들어가 일일이 이미지 링크를 모으는 중입니다.. (총 300개 정도 됨) 이번 웹 개발에서는 리액트를 사..
- 선형회귀(Linear Regression)의 비용을 최소화하는 방법을 코드로 알아보자. - 선형회귀(Linear Regression), 가설(Hypothesis), 비용함수(Cost function), 경사하강법(Gradient Descent), 블록함수(Convex function) 편차 제곱의 평균이 cost이다. cost 함수를 파이썬으로 구현해보자. W 값의 -3 부터 5 까지 15 구간으로 쪼개 이에 대응하는 cost 값을 보면 값이 감소하다 다시 증가하는 것을 볼 수 있다. Gradient descent 도 Tensorflow 코드로 옮겨보면 위와 같다. descent 가 새로운 W 값. Gradient descent 식을 추가하여 코드 구현. random_seed 초기화. 결과를 출력하면..
학습목표: 선형회귀(Linear Regression)의 비용을 최소화하는 방법을 알아본다. 핵심키워드: 선형회귀(Linear Regression), 가설(Hypothesis), 비용함수(Cost Function), 경사 하강법(Gradient Descent), 블록 함수(Convex function) 복습. 우리의 가설(H(x))과 실제 데이터(y)의 차이의 제곱한 값을 데이터 전체 개수(m)로 나눠서 계산. 에러 제곱의 평균이라고 말함. cost 값이 작아야 실제를 잘 반영한다고 볼 수 있음. 간략화된 버전. b가 생략. b 는 나중에 W가 matrix 가 되면서 그 안으로 들어감. 간단한 예제를 통해 cost 가 W 의 값에 따라 어떻게 변화하는지 알아보자. 더 촘촘하게 값을 대입해보면 cost 가 ..
목표: 선형회귀(Linear Regression)를 코드로 구현한다, 핵심키워드: 선형회귀(Linear Regression), 가설(Hypothesis), 비용함수(Cost Function) Cost-> 에러 제곱의 평균값 텐서플로우 내장 함수 reduce_mean() -> 랭크를 하나 줄이고 평균 구하기 square()-> 제곱값 구하기 - 경사하강법 GradientTape() 함수로 구현. 변수들(w, b)에 대한 정보를 tape 에 기록. tape.gradient 로 경사도(미분값)을 구함. assign_sub 로 해당 연산 수행 텐서플로우 import 하고, tf.enable_eager_execution 활성화로 즉시 실행 가능하게 x_data, y_data 준비 변수 W(기울기), b(절편) 선..