Code Nook; 코딩 독학 일지

그림자 자국작가 이영도출판 황금가지발매 2008.11.27 이 책을 읽기를 얼마나 고대했던가... 줄곧 읽고 싶은 책 리스트에 올려놨으면서 기회가 없어 읽질 못하다 이제서야 읽게 되었다. 이토록 애타게 책을 기다렸던 이유는 작가가 이영도이기 때문이다. 이영도 작가의 작품은 단편을 제외하고 모두 읽었다. 그중에서 '드래곤라자'는 나의 판타지 소설 입문서 였기에 가장 기억에 남는다. '그림자 자국'이 '드래곤 라자' 천년 이후의 이야기라니 당연히 읽어야만 하는 것이다.이영도 소설의 특징과 매력대개의 이영도 소설이 그렇듯 '그림자 자국'도 독자들에게 불친절하다. 무슨말이냐 하면, 전후 설명없이 고유명사를 마구 늘여놓는다.(그/자의 예를 들자면, '프로타이스하다' 등등...) 처음 읽는 사람 입장에선 앞에서 무..

에밀작가 장 자크 루소출판 산수야발매 2003.05.20 이 책의 존재를 처음 알게 된 것은 재수학원에서 법과 사회 선생님의 잡담을 통해서 였다. 교육학 전공이었던 그 선생님은 이 책을 소개하면서 "어린이들은 5살이 되기 전까지 체벌해야 한다. 5살 이전에 체벌할 경우 나중에 이를 기억하지 못해 앙심을 품지는 않지만 무의식 속에 두려움이 각인되어 부모의 말에 순종하게 된다"고 말했다. 이 말이 꽤나 인상깊었나보다. 줄곧 읽고 싶다고 생각했었는데 기회가 없다가 우연히 분리수거 하는 중에 버려진 이 책을 발견해 집어 들고 읽게 되었다. (그런데 막상 읽고 나서보니 내가 책을 읽게 된 동기였던 선생님의 말은 이 책에서 보이지 않았다)고전의 어려움과 가치결론부터 얘기하자면 이 책 정말 재미없다. 고전이 괜히 고..

눈물을 마시는 새작가 이영도출판 황금가지발매 2003.02.25독특한 세계관의 매력적지 않은 분량의 이 소설을 두번째로 읽었다. 반지의 제왕 스타일의 엘프, 오크가 등장하는 판타지와는 전혀 다른 이 소설은 생소하고 독특한 세계관을 가졌다. 심장을 적출하는 나가, 그 누구보다 강대한 레콘, 불을 부리는 도깨비 그리고 왕을 찾는 인간, 이 4가지 선민종족으로 이루어진 세계는 그 자체만으로도 매력을 발한다. 이는 그저 독특하기 때문에 매력적인 것이 아니라 이야기 중간 중간에 자연스럽게 그 세계관이 녹아들어가 있기 때문이다. 생소한 세계관을 독자들에게 전달하는 것이 쉽지 않았을 터인데, 작자는 내용 전개에 맞추어 묘사나 대화로 시의적절하게 그 세계관을 풀어나가고 있다. 때문에 소설 첫부분을 읽을 때의 낯선 느낌..

열두명의 카이사르작가 가이우스 수에토니우스 트란퀼루스출판 다른세상발매 2009.09.03  제가 읽어본 책 중 현대인이 사료를 바탕으로 쓴 역사서가 아닌, 당대 로마인의 기록인 1차 사료로서의 책은 율리우스 카이사르의 '갈리아전기/내전기'에 이어 이 책이 두 번째입니다. 로마의 역사는 항상 여러 가지 생각거리를 던져줍니다.로마 황제의 사생활이 책을 읽으면서 '고대 로마시대에도 파파라치가 있었다면 이런 느낌일까?'라는 생각이 들었습니다. 역사서라는 느낌이 들지 않을 정도로 사생활, 그것도 로마 황제의 사생활에 대해 세세하게 쓰여 있습니다. 더구나 폭로된 사생활이 대부분 퇴폐적이고 문란한 스캔들에 가까운 내용이니 흥미롭기까지 합니다.주요 내용 소개율리우스 카이사르: 로마 제정의 기틀을 세운 그는 니코메데스 ..

이기적 유전자작가 리처드 도킨스 출판 을유문화사 발매 1993.11.01 아주 오래 전, 지금은 작고하신 스티븐 호킹 박사가 "우주 탄생에 신은 개입하지 않았다"는 발언으로 종교와 과학의 오랜 논쟁이 다시 수면 위로 떠올랐던 적이 있습니다. 원래 과학과는 거리가 멀어 평소 같으면 무심코 지나쳤을 뉴스였으나 하나의 이름이 눈길을 끌었습니다. 바로 리처드 도킨스입니다. 그는 스티븐 호킹의 새로운 이론을 '물리학계의 진화론'에 비유하며 "호킹 박사가 물리학계의 신의 존재 논란을 결말지을 결정적 시도를 하고 있다"며 지지를 보냈습니다. 마침 「이기적 유전자」를 읽고 있던 때라 그의 말이 더욱 의미심장하게 느껴졌습니다.유전자의 이기성과 생명의 진화리처드 도킨스는 「이기적 유전자」를 통해 대다수가 생명 정보의 저장..

[혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] KNN 회귀 알고리즘안녕하세요, 오늘은 머신러닝 스터디 네 번째 시간으로 최근접 이웃 회귀 알고리즘에 대해 다뤄보겠습니다. 지난 시간에 분류 문제를 KNN 알고리즘을 사용해 해결했었는데요, 이번 시간에는 회귀 문제를 해결해 보도록 하겠습니다.회귀란 무엇일까요?분류 문제는 데이터가 특정 클래스에 속하는지 예측하는 것이고, 회귀 문제는 연속적인 값을 예측하는 것입니다. 예를 들어, 생선의 길이와 무게를 가지고 도미의 무게를 예측하는 것이 회귀 문제입니다.데이터 전처리데이터 전처리는 모델이 데이터의 스케일에 영향을 받지 않도록 하는 중요한 과정입니다. 여기서는 표준점수(z-score)를 사용해 스케일링을 진행했습니다. 넘파이의 mean과 std 함수를 사용하여 평균과 표준 편..

데이터 전처리와 K-최근접 이웃 알고리즘  안녕하세요! 오늘은 데이터 전처리와 K-최근접 이웃(K-NN) 알고리즘에 대해 알아보겠습니다. 이번 포스팅에서는 데이터 전처리의 중요성과 K-NN 알고리즘의 개념을 쉽게 설명하겠습니다.데이터 전처리데이터 전처리는 머신러닝 모델의 성능을 높이는 중요한 과정입니다. 전처리는 데이터의 품질을 높이고, 모델이 데이터를 효과적으로 학습할 수 있도록 돕습니다. 특히, 특성(feature)들의 스케일이 서로 다를 때, 이를 맞추는 작업이 필요합니다.예제: 생선 분류우리는 도미와 빙어를 분류하는 문제를 다루고 있습니다. 생선의 길이와 무게 데이터를 사용하여 도미인지 빙어인지를 예측합니다.데이터 준비먼저, 생선의 길이와 무게 데이터를 파이썬 리스트로 준비합니다.도미_길이 = [..

혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝: 훈련 세트&테스트 세트안녕하세요! 오늘은 머신러닝 모델을 훈련할 때, 훈련 세트와 테스트 세트로 데이터를 나누는 방법에 대해 알아보겠습니다. 이를 통해 모델의 성능을 제대로 평가할 수 있습니다.1. 데이터 나누기머신러닝 모델의 성능을 평가하려면 데이터를 훈련 세트와 테스트 세트로 나누어야 합니다. 훈련 세트는 모델을 학습하는 데 사용되고, 테스트 세트는 모델의 성능을 평가하는 데 사용됩니다.2. 간단한 예제도미와 빙어의 길이와 무게를 이용해 분류하는 문제를 예로 들어보겠습니다. 우리는 K-최근접 이웃 알고리즘(K-NN)을 사용해 이 문제를 해결했습니다. 먼저, 도미와 빙어 데이터를 준비하고 시각화했습니다. 그 다음, 훈련 데이터를 사용해 모델을 학습시키고, 테스트 데이터를..

K-최근접 이웃(K-NN) 알고리즘 쉽게 이해하기안녕하세요! 오늘은 머신러닝의 기초 알고리즘 중 하나인 K-최근접 이웃(K-NN) 알고리즘에 대해 쉽게 설명해드리겠습니다. K-NN 알고리즘은 이해하기 쉬우면서도 강력한 성능을 자랑하기 때문에, 머신러닝을 처음 접하시는 분들에게 추천하는 알고리즘입니다.K-최근접 이웃(K-NN) 알고리즘이란?K-NN 알고리즘은 지도 학습(Supervised Learning)의 한 종류로, 새로운 데이터 포인트의 클래스(라벨)를 예측하기 위해 가장 가까운 K개의 이웃을 참조하는 방식입니다. 간단히 말해서, 새로운 데이터가 주어졌을 때 그 데이터와 가장 가까운 K개의 데이터 포인트를 찾아 이들의 클래스를 투표하여 예측합니다.K-NN 알고리즘의 작동 원리데이터 준비: 먼저, 분류..

혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝: 마켓과 머신러닝안녕하세요, 오늘은 [혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝]의 3강 '마켓과 머신러닝' 강의를 요약해보겠습니다. 이 강의는 머신러닝의 기본 개념을 쉽게 이해할 수 있도록 다양한 예제를 통해 설명합니다. 특히 가상의 모바일 쇼핑몰인 '한빛 마켓'의 생선 분류 문제를 중심으로 머신러닝 프로그램을 만드는 과정을 살펴봅니다.1. 인트로이번 강의에서는 교재의 1장 3절 내용을 다루며, 이전에 사전 동영상으로 학습한 1장 1절과 2절을 기반으로 본격적인 머신러닝의 개념을 설명합니다.2. 머신러닝 프로그램이란?머신러닝 프로그램은 데이터를 이용해 모델을 학습시키는 과정을 의미합니다. 이론보다는 실습을 통해 개념을 쉽게 이해할 수 있도록 접근합니다. 가상의 모바일 쇼핑몰 '한빛 마..