ddu programming

추천시스템 알고리즘에 관해 공부한 내용을 정리해 보려고 한다. 추천시스템은 Netflex나 Youtube에서 연관 동영상을 추천해주거나 인기있는 동영상을 추천해 주기도 하고 아마존에서 연관상품을 추천해주는 것처럼 주위에서 자주 사용되고 있다. 추천시스템 알고리즘에는 여러 종류가 있는데, 크게 Content Based Filtering Recommender System Collaborative Filtering Recommender System Hybrid Recommender System 으로 나눌 수 있다. 이 중 첫번째로 Content Based Filtering 을 학습해 보도록 하겠다. Content Based Filtering은 사용자 한 명이 선호하는 아이템과 비슷한 아이템을 추천해 주는 방법..

[주가예측] 일변량 삼성전자 주가예측 저번시간에 이어 이번에는 일변량 주가예측 로직을 짜보도록 하겠다. 다변량이랑 순서는 비슷하고 독립변수가 달라지면서 이와 관련된 부분만 달라질 것 같다. 먼저 필요한 라이브러리를 호출 icandhee.com 위에서 했던 예측이 결과가 좋지 않아서 아예 8만원, 9만원까지 올라갔을 때를 고려하여 예측을 진행해 보려고 합니다. 즉, Test 데이터를 없애고 모든데이터를 훈련 데이터로 사용해 보도록 하겠습니다. 이렇게 진행하려고 합니다. 코드는 거의 비슷하니 빠르게 진행해 봅시다. 위의 블로그를 참고해 주세요 :) 1. 데이터 호출하기 import os import datetime import numpy as np import pandas as pd import pandas..

저번시간에 이어 이번에는 일변량 주가예측 로직을 짜보도록 하겠습니다. 다변량이랑 순서는 비슷하고 독립변수가 달라지면서 이와 관련된 부분만 달라질 것 같습니다. 아직 다변령 예측을 보지 않으신 분은 아래 글을 참고하시면 좋을 것 같습니다. [주가예측] 다변량 삼성전자 주가예측 하기 삼성전자 주가예측이라는 주제로 프로젝트를 진행해 보려고 합니다. LSTM을 사용한 시계열 예측을 학습하던 중 실제로 적용해 보고 싶어 주제를 정해서 프로젝트를 진행하게 되었습니다. 1. 데이 icandhee.com 1. 데이터 호출하기 먼저 필요한 라이브러리를 호출해 줍니다. import os import datetime import numpy as np import pandas as pd import pandas_datarea..

삼성전자 주가예측이라는 주제로 프로젝트를 진행해 보려고 합니다. LSTM을 사용한 시계열 예측을 학습하던 중 실제로 적용해 보고 싶어 주제를 정해서 프로젝트를 진행하게 되었습니다. 1. 데이터 호출하기 이제 예측을 진행해 보겠습니다. 먼저 사용할 라이브러리를 호출합니다. import datetime import numpy as np import pandas as pd import pandas_datareader.data as pdr from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, LSTM from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from keras.callbacks import EarlyS..