SQL 답답

Data를 뽑은 지 일주일 째...

Database를 두고 작업 하는 걸 너무 만만하게 본 경향이 있는 듯 하기도 하다.

truncate id_table;
truncate thread_table;
truncate reply_table;

select count(distinct(id)) from id_table;

acrobat없이 pdf파일 만들기

이글의 출처는 이곳 입니다

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[STEP 1] 이미지 프린터 추가
1-1) 제어판 -> 프린터추가 -> 로컬검색 -> Apple -> Color LaserWrite 12/660 PS
(반드시 포스트스크립트가 지원되는 프린터를 선택한다)

[STEP 2] 인쇄 고급항목 설정
2-1) 트루타입폰트 : 소프트글꼴 다운로드
2-2) 포스트스크립트옵션에서 트루타입폰트 다운로드옵션 : 윤곽선

[STEP 3] 파일 설치
3-1) gs800w32.exe 파일 실행하여 고스트스크립트 설치 (기본값을 그대로 적용)
3-2) makepdf-0.03.exe 파일을 설치하고 "파일" 메뉴에서 "AutoConfig"를 선택(1번만)

[STEP 4] 변환
4-1) 변환하고자 하는 원본파일을 열고 위에서 설치한 ps 프린터로 "파일출력" 옵션으로 출력
--> 보통 *.prn 이나 *.ps 로 출력
4-2) makepdf.exe 파일을 실행하여 앞서 만들어진 *.ps 혹은 *.prn 파일을 마우스로 드래그하여 집어넣음

[STEP 5] 끝 (자동으로 pdf 파일 생성)

Issues in Machine Learning : Machine learning1 - 3

이번 장에서는 머신 러닝 분야에 있어서 혹은 머신 러닝을 프로젝트에 적용할 때 중요한 이슈가 되는 점들에 대해서 간단히 정리해 보도록 한다. 이 부분은 Tom M. Mitchell의 책 Machine Learning의15page에 해당하는 부분의 해석이라고 해도 무방하다.


1. 특정한 trainig examples에 대해서 범용적으로 사용될 수 있는 target function으로는 어떠한 것들이 있을 수 있을까? 그리고 충분한 training data가 주어졌다고 가정할 때, 어떤 알고리즘이 target function의 기능을 하기 위해 어떠한 setting들이 필요한가? problems와 representations의 유형들에 대해서 어떤 알고리즘들이 가장 효과적인가?

2. training data는 얼마정도가 적당한가? training data에 대해서 일반적으로 통용될 수 있는 boundary가 있는가?

3. 사전 지식이 언제, 그리고 어떻게 examples를 generalization하는데 이용될 수 있는가? 만약, 사전 지식이 잠정적으로 옳다고 생각되는 경우에도(절대적이 아닌) 도움이 될 수 있는가?

4. 가장 효과적으로 다음 training experiences를 선택하는 방법은 무엇인가? 그리고 이러한 방법이 learning problem의 복잡성을 어떻게 줄이는가?

5. learning task를 하나 이상의 function aproximation problems으로 바꾸는 가장 좋은 방법은 무엇인가?(즉, 학습을 target function을 설계하고 traning하는 실제적인 문제로 변환할 때 가장 좋은 방법은?) 시스템이 학습해야 하는 어떤 특별한 function들이 있는가? 그리고 이러한 과정은 자동적으로 수행되어질 수 있는가?

6. learner가 자동적으로 문제들을 target function으로 표현하고 학습하도록 할려면 어떻게 해야 하는가?