정리필요

 

 

Message: element click intercepted: Element <button class="btn btn-primary btn-sm" onclick="history.back();">...</button> is not clickable at point (225, 683). Other element would receive the click: <button type="button" class="theme-btn" id="themeBtn" name="toDark" role="button" aria-pressed="true" onclick="themeBtn()">...</button> (Session info: chrome=136.0.7103.114)

네가 클릭하려는 버튼이 가려져 있어서, 다른 요소가 클릭을 가로막고 있어"

라는 의미예요.

Message: no such element: Unable to locate element: {"method":"css selector","selector":"body > div.sub-contents-wrap > div > div:nth-child(3) > div > div.player.f-wrap > div:nth-child(1) > div.img-box > img"} (Session info: chrome=136.0.7103.114); For documentation on this error, please visit: https://www.selenium.dev/documentation/webdriver/troubleshooting/errors#no-such-element-exception Stacktrace

찾으려는 HTML 요소가 존재하지 않아서 못 찾았다"**는 뜻이에요.

 

차원의 저주?

컬럼 들어라면 로우값도 늘어나야하는데 그렇지못하면 오해할수있는 결과가 출력됨

 

tqdm

 

with 사용하면 컨텍트 관리자 enter 출해서 관리해준다 open with

 

 

ai미시세계

일반화 식 y=ax +b 모델(AI 여기서 벗어나는것들은 에러로 판단- 기준은mse

데이터를 찾는과정으 추론

데이터를 이용해 a b를 구하는 과정(train)학습

a= weight(가중치)

b= Bios(편향)

a가 0이면 의미가 없어지므로 0이 아니라는것을 증명해야한다(대립가설 a !=0, 귀무가성a=0)

이런 간단한식은 병렬처리해서 기능수행. 그걸 도와주는게 GPU 초딩 1000명(CUP는 박사 10명)

hbm3 문제를 빨리 빨리 전당함

딥러닝은 비선형 함수 비선형으로 변환해주는게 활성화 함수

싸이킷런

머신러닝안에 딥러닝

ai거시세계는 이런거 1750억개정도있음(지피티3.버전 기준)

 

 

 

 

split()는 해당 기호로 문자를 나누고 나눠진것들을 리스트형식으로 반환함

 

not null에는 default 지정 x

얇은카피 두꺼운카피

 

에어플로어는 데이터 처리 작업이나 업무를 자동화하고, 관리해주는 도구

 

온디바아스 기계안에 ai

 

ai 양자화했을때 성능이 어느정도 보장되게하느냐 이슈

평균

중앙값

평균값을 소수의 큰값이 평균을 크게 바꾸기 떄문에 신뢰도가 떨어질수있다(중앙값과 같이 사용)

이상치 평균에 큰 영향을 미치는값...???????/

편차 평균에서 데이터를 뺸값 편차 합은 0 편차를 제곱한게 분산 에 루트를 씌운게 표준편차(데이터 스켈링시 함ㅇ

수로 사용)

 

 

표준화(Standardization :평균이 0, 표준편차가 1이 되도록 바꿈값들이 -2 ~ +2 정도 범위로 바뀜

표준화는 "데이터의 기준을 맞추는 것"이다.

단위, 크기(스케일)가 다른 데이터를 같은 기준으로 맞춰서 비교 가능하게 만든다.

 

자연상수:

1. e는 "숫자 2.718..."보다 '의미'가 더 중요한 수학 상수예요
   • 그냥 숫자가 아니라,
     "자연적인 변화"를 표현하는 도구처럼 쓰여요.
   • 그래서 대부분의 경우엔 e 자체를 계산하지 않아요.
2. 실제 계산에서는 e를 기호처럼 남겨두는 경우가 많아요
   • 예: 시그모이드 식 → 11+e−x\frac{1}{1 + e^{-x}}1+e−x1​
   • 예: 손실 함수 → −log⁡(ex)-\log(e^x)−log(ex)
3. 파이썬에서도 np.exp()나 np.log() 같은 함수로 다루지
   👉 "e의 실제 값 2.718..."을 외워서 직접 곱하거나 계산하는 일은 거의 없어요.

 

 

코드를 비교해보면

df['MA30'] = df['st_close'].rolling(30).mean()

df['MA5'] = df['st_close'].rolling(5).mean()

이동평균은 시간 순서대로 변하는 값들의 평균을 일정 구간씩 이동하면서 계산한 것 20일 이동 평균 → 오늘 포함 과거 20일 평균

df.rolling(30).mean()   ✅
df.rolling(window=30).mean()  ✅

같은 의미

np.nan

NumPy에서 사용하는 결측값(비어 있는 값)**을 의미

df.interpolate()

interpolate는 평균이 아니라 “경사(linear slope)”를 본다( 보간법) 앞뒤 숫자 차이에 대해 선형적으로 값을 채워

*추가 정보*

df.interpolate(method='linear')      # 기본값 (직선)
df.interpolate(method='quadratic')   # 곡선 형태로 부드럽게
df.interpolate(method='polynomial', order=2) # 다항식 보간
df.interpolate(method='time')        # 시간 기반 (인덱스가 날짜일 때)

[x for x in dir(df) if x.find("inter") > -1 ]

리스트 컴프리핸션

[  표현식   for   변수 in 반복대상   if 조건  ]

dir(객체) : 그 객체가 가진 메서드/속성 이름을 리스트로 반환

 

여기서 꺠우치는 컴프리핸션과 람바 함수 (한줄코드 사용법) 익히기

리스트 컴프리핸션 : 복잡 for문 결과를 간편하게 한줄로 넣어줌

해석과 작성팁은 제일 앞에있는 변수 형태( x)는 이형태로 리스트에 넣겠디는 의미이다

그 뒤에오는 조건문 반복문들은 순서대로 해석해주면된

보통 df['col'].apply(lambda x: x + 1) 이런식으로ㅗ .apply와 같이 사용된 시리즈 값 하나씩 람다 함수에 적용하겠다는 의미

 

람다 함수 : 이름 없는 함수이다 그떄(일회용이라고 봐도 무방)

해석과 작성팁은 lambda라는 이름없는 함수와 입력받을 값(x)를 지정해준다 : 뒤에오늘 형태로 입력값을 실행한다

nums = [10, 20, 30]
result = list(map(lambda x: x / 10, nums)) 이런식으로 map(함수, 리스트)형태로 함수와 자주 사용된 리스트를 함수에 적용하겠다는 의미

또 자주 사용되는걸로 result = list(filter(lambda x: x % 3 == 0, nums)) 이런식으로 filter()함수를 사용해서 참이 값만 넘기게 할수도있

df['st_close'].ewm(span=20, adjust=False).mean()

시계열 데이터에서 많이 쓰이는 지수 가중 이동 평균 이동평균과 다른점은 최근 변화에 더 민감한 평균

ewm()

지수 이동평균을 계산하기 위한 준비

span=20

20일 동안의 EMA (가중치 반영 기간)

adjust=False

보정 방식 설정 → 일반적으로 False를 많이 씀

.mean()

실제 EMA 계산 실행

 

사용법	rolling().mean()	ewm().mean()
방식	기간 내 값을 동일한 가중치로 평균	최근 값에 더 큰 가중치를 주고 평균

 

df.duplicated()

반복되는 행 확인 함 반복되면 True

df['st_diff_1'] = df['st_close'].diff(1)

.diff(1) 이전 행에과 차이를 알려

df['st_close'].shift(1)

한 행 아래로 이동