2022年01月20日AIB第12期第4日日常、コード整理

0800 기상
0900 Warm_up
1000 Session
1100 QnA
1200 Lunch
1300 Daily Assignment
1600 QnA
1700 Study 
1900 운동

import seaborn as sns
import numpy as np
np.random.seed(42) #고정

#seaborn data 불러오기
df = sns.load_dataset('data_set')

# 열 선택 가공, 이름 바꾸기
df = df[['a']]
df.rename(columns = {'a':'x'},inplace= True)
# inplace = True 바로 적용

# f(x)= 4x^5 +9x^3 +ex^2 −7
def num_one(x):
    return 20*(x**4)+ 27*(x**2)+ (2*np.e*x)

# 미분값을 새로운 열에 생성
df['New_Feature'] = num_one(df['x'])
res2 = df['New_Feature'].sum().round(3)
* round('x') = 소수점 'x'자리까지 반올림

# 라이브러리'scipy.misc', 미분'derivative'
# f(x)= 4x^5 +9x^3 +ex^2 −7

# 라이브러리에서 미분함수 불러오기
from scipy.misc import derivative

# Function만들기
def f(x):
return 4*(x**5)+ 9*(x**3)+ np.e*(x**2) - 7

# derivative활용 미분하기
df_iris['derivative_two'] = derivative(f,df_iris['x'],dx= 1e-7)

# 경사하강법, chain rule 공부하기

	오늘은 미분, 편미분, chain rule, 경사하강법을 배웠다. 
오늘후회한 것은 이과를 안간 것이다. 대부분 대학교 때 배우긴 했지
만 오래되기도 했고 얕게 배워서 그런지 잘기억이 안났다. 반면 동기
분들은 아주 멋있게 풀어해쳐나가셨다. 그것을 보고 더 열심히 해야 
나도 따라갈 수 있겠다 생각했다. 더 열심히 하자!

	내일은 복습도 하고 쉬기도 잘쉬어야겠다. 화이팅!!!!