수리통계 분석 코딩 실습

📌에이스 프로젝트 공모전 제출 내용에 대해 설명하겠습니다. [Process][에이스 프로젝트란] - [주제] - [분석 과정] - [느낀점] [1] 에이스 프로젝트란? 에이스 프로젝트 기업에서 주관하는 야구관련 공모전으로, 데이터 분석/에세이 분야로 나누어 출품작을 받습니다.자유 주제에 자유 형식이며, 저는 데이터 분석으로 야구 정보 데이터 분석을 진행했습니다.  [2] 주제신인 선수 경기력 분석을 통한 신인 선수 인재 발굴 전략 수립! 주제 분석 흐름1) 신인 선수들 간 실력차 존재- 신인 선수들의 경기력 분석: 신인상 수상자와 비 수상자의 승률 차, 투수간 ERA  지표 비교2) 신인 선수들이 두려워하는 "소포모어 증후군" 영향 인자 파악- EDA를 통해 소포모어 증후군과 연관되어 있는 영향인자 파..

✔ kbo선수들 중 선수별 날짜별 정보 크롤링 방식을 알아보자! [Process] [크롤링 내용] - [방식] - [코드] [1] 크롤링 내용 알고자 하는 선수의 날짜별 경기력 정보를 크롤링 하자. 크롤링 하고자 하는 정보는 아래의 테이블과 같다. [2] 방식 statiz는 테이블로 이뤄진 html이어서, beautifulsoup을 이용해서 html parsing을 통해 테이블을 크롤링하고자 한다. 이때, url링크를 넣어 데이터를 접근해야하므로, url에 필요한 정보를 알아야하는데, 위의 사진과 같이 기재되어 있어, 선수 번호(p_no),포지션(pos),년도(year)를 넣어 크롤링하면 되겠다 2) 홈페이지 마크다운 분석 [F12]를 눌러 아래와 같이 사진처럼 작업자를 켜주고, 동그라미친 부분을 클릭해..

✔ 모수 차이를 검증하는 A unified Bayesian inference on treatment means with order constraints 논문을 알아보자! [process] [Model setting] - [Prior-Posterior] - [Code] [1] Model Setting Order restrictions 1) simple increasing order $\mu_{1} \le \cdots \mu_{k-1} \le \mu_{k}$ 2) simple tree order $\mu_{1} \ge \mu_{j} , j=2 ,\cdots, k-1$ 3) umbrella order: g를 기준으로 양쪽으로 값이 줄어드는 경우 $\mu_{1} \le \cdots \mu_{g} \ge \mu_..

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✔️ torch gpu 설치 방법을 알아보자 [process] [torch 전 유의사항] - [torch-gpu설치] - [torch 사용 확인법] [1] torch 전 유의사항 📌 torch나 tensorflow를 둘다 gpu로 구동할 수 없다. 둘다 gpu 세팅을 하게 되면, cuda가 작동을 안하므로(cpu만 사용됨), 반드시 torch를 gpu설정하기 위해선 tensorflow-gpu를 제거 해야 한다. pip show로 tensorflow-gpu가 설치되었는지 확인 후, uninstall을 사용해 제거한다. pip show tensorflow-gpu pip uninstall tensorflow-gpu 📌 반드시, cuDNN, CUDA를 gpu 사양에 맞춰 다운로드 받아야하는데, 📍torch를 설..

✔️ nvida gpu 사양 확인 방법을 알아보자! [process] [컴퓨터 gpu사양확인] - [nvida 그래픽 다운로드] [1] 컴퓨터 gpu 사양 확인 [장치관리자] - [디스플레이 어댑터] NVIDIA GeForce RTX 3090이 컴퓨터의 사양임을 알 수있다. [2] nvida 그래픽 다운로드 nvida의 링크에 접속 해, 위에 기재된 제품 유형, 운영 체제에 맞춰 검색한다. 검색 후 다운로드를 눌러 다운 받는다. zip파일을 풀어 드라이버를 설치해준다.

✔️ CUDA 11.2버전 설치를 알아보자 [proces] [CUDA 링크 접속] - [CUDA 전버전 접근] - [설치] [1] CUDA 링크 접속 CUDA를 다운 받기 위해 링크에 접속한다. [2] CUDA 전버전 접근 CUDA의 전버전은 Resources-Archiv of Previous CUDA Releases에 있으므로 해당 링크로 접속한다. [3] 설치 우린 CUDA Toolkit 11.1.0버전이 필요하므로 해당버전을 클릭해 설치한다. -11.2 다운로드 실행 프로그램 구동 > 다음 > 다음 눌러 설치 진행 반드시 NVIDIA GPU Computing Toolkit이 있음을 확인해야한다.

✔️ cuDNN 8.1 설치방법을 알아보자! [process] [cuDNN접속] - [구버전 이동] - [설치] - [환경변수 추가] [1] cuDNN 접속 cuDNN 홈페이지(링크)에 접속한다. [2] 구버전 이동 우리는 8.1을 설치할 것이므로, 반드시 저 Resources 아래 Archive of Previcous Releses(링크)를 선택한다. [3] 설치 우린 tensorflow 버전이 2.6.0이므로 cuDNN 8.1.0 를 설치한다! 단, 반듸 CUDA 버전(11.x)과 맞춰 설치해줘야 한다 - 다운로드 파일 압축 해제 📌 환경 변수 저장 필수 중요한 건 환경 변수에 path를 추가해야한다. 해당 폴더에 있는 bin, include, lib path를 시스템 환경 path에 추가한다.