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https://www.kaggle.com/kwonyoung234/for-beginner
1) 훈련, 테스트 데이터셋의 형태 및 컬럼의 속성 데이터 값 파악
2) 데이터 전처리 및 시각화
3) 회귀모델 적용
4) 결론 도출
함수를 적용 시 내부 파라미터들을 모를 때 Anaconda Prompt or Windows PowerShell을 활용하여 내부의 REPL python 명령창에서
ex)) pandas.to_numeric() 함수의 내부 parameter를 알고 싶다면
help(pandas.to_numeric)하게 되면, 함수의 사용법 등 문서를 열람할 수 있음
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컴포넌트들은 각각 다른 기능을 한다.
파일 당 하나의 컴포넌트를 만들어야 한다.
export해주지 않으면 다른 곳에서 접근이 불가능하다.
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CFG : Context-Free-Grammar
PDA : PushDownAutomata
CFG -> PDA
s-문법 : A -> ax
A ∈ V, a ∈ T, x ∈ V*. (A,a)는 P에서 많아야 한 번. 람다 포함하면 s-문법 아님
LL(K) 문법 : 어떤 문법에 대해서 현재 스캔되는 심벌과 다음의 k-1개 심벌들을 미리 보아 올바른
생성 규칙을 유일하게 확인할 수 있는 문법. k는 문자열의 길이
S =>* w1Ax1 => w1y1x1 =>* w1w2,
S =>* w1Ax2 => w1y2x2 =>* w1w3
w2와 w3의 가장 왼쪽의 k개 심벌들이 같다는 것이 y1 = y2를 의미한다면? G는 LL(K)
|w2| 또는 |w3|가 k보다 작다면 k는 이들 중 더 작은 것으로 교체.
좌측우선 유도(w1Ax1)의 어느 단계에서든 입력의 다음 k개 심벌들을 알고 있다면?
유도에서의 다음 단계는(y1 = y2에 의해 표현된 것처럼) 유일하게 결정
LL(K) 파서 : LL파서가 lookahead에 최대 k개의 토근 사용. 문맥 자유 문법의 일부를 파싱할 수 있는
하향식 파서. 좌측유도로 동작. LL 파서로 파싱이 가능한 문법? LL문법