기본 콘텐츠로 건너뛰기

[ML] 결정트리(Decision Tree) 모델

Tex 기본명령과 환경

1. 문서제목, 저자, 날짜 :

프리앰블에 입력
\title{제목}
\author{저자}
\date{날짜},  \date{\today} : 작성한 날의 날짜가 자동으로 입력
이후 다음과 같이 본 문서 작성 시작에 \maketitle 명령을 사용
\begin{document}
\maketitle

2. 문서의 구성 

장절 명령을 사용
\chapter{ } : 장
\section{ }: 절
\subsection{ }: 소절
위의 명령에 의한 구분은 \tableofcontents명령에 의해 차례를 만들 때 사용됨
만약 장절 명령을 사용하되 차례에 포함시키지 않기 위해서는 \chapter*{ }와 같이 '*' 을 입력
단란제목이 너무 길 경우 차례에는 짧은 이름을 사용하기 위해서는 다음과 같이 코딩
\chapter[short title]{vary long chapter}

3. 문서내에 목록 사용 

\begin{itemize}[목록 앞의 기호]
\item --
\item --
\end{itemize}
목록 앞의 기호는 •가 기본으로 설정되어 있으며 '-'를 사용하기 위해서는 위의 '목록앞의 기호' 즉, 옵션에 입력해 주면된다. 예 \begin{itemize}[-]
기호 대신 순서를 나타내기 위해 번호를 입력하기 위해서는 itemize 대신 enumerate를 사용(자동으로 번호가 부여됨}
\begin{enumerate}
~
\end{enumerate}

4. 차례

위의 제목을 만들기 위해 \begin 아래에 \maketitle를 입력하는데 차례를 만들기 위해서는 그 아래에 /tableofcontens를 입력 즉,
\begin{document}
\maketitle
\tableofcontents

위와 같이 작성된 문서에 차례를 나타내기 위해서는 원파일을 최소 두번 이상 compile해야 합니다.
파일을 1번 컴파일 하면 결고 pdf에 차례는 나타나지 않습니다. 대신에 이 파일과 동일한 폴더에 파일.toc 파일이 생성됩니다. 그러므로 다시 파일을 컴파일 하면 pdf 문서에 차례가 생성됩니다.
그림이나 표의 차례도 자동으로 만들 수 있습니다.
\listoffigures, listoftables

5. 색인 (찾아보기)

프리앰블에 다음 명령입력
\usepackage{makeidx}
\makeindex
그리고 본문에 색인에 들어간 단어를 다음과 같이 입력
색인에 들어갈 단어\index{색인에 들어갈 단어}
위와 같이 모든 색인을 작성한 후 색인이 들어갈 자리에 \printindex 명령을 입력

이 문서를 컴파일 하면 idx 파일리 생성됨. texindy라는 별도의 유틸리티를 사용한 후, 다시 컴파일 합니다.
# xelatex 파일이름
# texindy -L korean -I omega 파일이름.idx
# xelatex 파일이름

차례, 상호참조 등을 사용한다면  위에서 언급한 것과 같이 두번 이상 컴파일하는 것이 필요

6. 상호참조와 자동조사 

코드 :
나는 \figurename~\ref{fig:foo}\을 \pageref{sec:test}\pagename에 있는 \ref{sec:test}\sectionname에 넣었다.

\figurename: 그림 예) 그림
\ref{fig:foo}: 번호 예) 1.4
pageref{sec:test}\pagename: 페이지번호 페이지 예) 4 페이지
\ref{}명령은 장, 절, 그림, 표 등에 대한 참조를 자동으로 처리해 줍니다.

예) 이것은 참조에 쓰일 \label{문구} ...
위와 같이 참조에 사용할 문구를 \label로 지정하면 다음 이문구를 참조하기 위해서는 \label{문구} 또는  \pageref{문구}등의 명령으로 라벨이 붙은 곳의 정보를 자동으로 가져올 수 있습니다. 문서가 크다면 \ref{sec:문구}와 같이 지정합니다. 이 명령은 동일한 것으로 단지 어떤 절인지를 알려주는 차이만 있는 것입니다.
이 상호참조기능을 사용하기 위해서는 3번 이상의 컴파일이 필요합니다.



ko.tex가 제공하는 자동조가 명령을 이용하면 앞 단어에 따라 조사를 자도으로 맞추어준다.
자동조사 코드
\이 \가, \을, \를, \와 \과, \로 \으로, \은 \는, \라 \이라

예)
신데렐라\과 백설공주\은 --> 신데렐라와 백설공주는 : 자동으로 조사 조정


6. 글꼴

oblivior 클래스는 장제목, 절제목, 본문, 각주 등의 크기를 자동으로 다르게 지정.
그러나 작성자에 의해 다양하게 지정이 가능.
본문 글자의 조정은 다음과 같습니다.

 \textrm {...}   roman 
 \textsf {...}    sans serif 
 \texttt {...}     typewriter 
 \textmd {...} medium 
 \textbf {...} bold face 
 \textup {...} upright 
  \textit {...} italic 
  \textsl {...} slanted 
  \textsc {...} Small Caps 
   \emph {...} emphasized 
   \textnormal {...} document font

7. 글자 크기
\tiny 제일 작은 크기
\scriptsize scriptsize
\footnotesize 각주 크기
\small small
\normalsize 본문 기본 크기
\large large
\Large Large
\LARGE LARGE
\huge huge

\Huge 제일 큰 크기

예)
글자크기는  {\tiny 중괄호 내에서만 영향}을 줍니다. :
위의 경우 제일작은 크기의 글자들은 중괄호 내에 있는 부분입니다. 

어떤 문단 전체의 적용을 위해서는 \begin ~ \end 를 사용 
\begin{footnotesize}
문단 전체가 각주 글자 사이즈로 나타납니다. 
\end{footnotesize}


8. 각주 

각주를 달기 위해서는 각주를 달고 싶은 글자 또는 문자 뒤에 \footnote{} 명령을 입력 
~~ \footnote{각주는 여기에 나타납니다. 



댓글

이 블로그의 인기 게시물

[Linear Algebra] 유사변환(Similarity transformation)

유사변환(Similarity transformation) n×n 차원의 정방 행렬 A, B 그리고 가역 행렬 P 사이에 식 1의 관계가 성립하면 행렬 A와 B는 유사행렬(similarity matrix)이 되며 행렬 A를 가역행렬 P와 B로 분해하는 것을 유사 변환(similarity transformation) 이라고 합니다. $$\tag{1} A = PBP^{-1} \Leftrightarrow P^{-1}AP = B $$ 식 2는 식 1의 양변에 B의 고유값을 고려한 것입니다. \begin{align}\tag{식 2} B - \lambda I &= P^{-1}AP – \lambda P^{-1}P\\ &= P^{-1}(AP – \lambda P)\\ &= P^{-1}(A - \lambda I)P \end{align} 식 2의 행렬식은 식 3과 같이 정리됩니다. \begin{align} &\begin{aligned}\textsf{det}(B - \lambda I ) & = \textsf{det}(P^{-1}(AP – \lambda P))\\ &= \textsf{det}(P^{-1}) \textsf{det}((A – \lambda I)) \textsf{det}(P)\\ &= \textsf{det}(P^{-1}) \textsf{det}(P) \textsf{det}((A – \lambda I))\\ &= \textsf{det}(A – \lambda I)\end{aligned}\\ &\begin{aligned}\because \; \textsf{det}(P^{-1}) \textsf{det}(P) &= \textsf{det}(P^{-1}P)\\ &= \textsf{det}(I)\end{aligned}\end{align} 유사행렬의 특성 유사행렬인 두 정방행렬 A와 B는 'A ~ B' 와 같

[matplotlib] 히스토그램(Histogram)

히스토그램(Histogram) 히스토그램은 확률분포의 그래픽적인 표현이며 막대그래프의 종류입니다. 이 그래프가 확률분포와 관계가 있으므로 통계적 요소를 나타내기 위해 많이 사용됩니다. plt.hist(X, bins=10)함수를 사용합니다. x=np.random.randn(1000) plt.hist(x, 10) plt.show() 위 그래프의 y축은 각 구간에 해당하는 갯수이다. 빈도수 대신 확률밀도를 나타내기 위해서는 위 함수의 매개변수 normed=True로 조정하여 나타낼 수 있다. 또한 매개변수 bins의 인수를 숫자로 전달할 수 있지만 리스트 객체로 지정할 수 있다. 막대그래프의 경우와 마찬가지로 각 막대의 폭은 매개변수 width에 의해 조정된다. y=np.linspace(min(x)-1, max(x)+1, 10) y array([-4.48810153, -3.54351935, -2.59893717, -1.65435499, -0.70977282, 0.23480936, 1.17939154, 2.12397372, 3.0685559 , 4.01313807]) plt.hist(x, y, normed=True) plt.show()

R 미분과 적분

내용 expression 미분 2차 미분 mosaic를 사용한 미분 적분 미분과 적분 R에서의 미분과 적분 함수는 expression()함수에 의해 생성된 표현식을 대상으로 합니다. expression expression(문자, 또는 식) 이 표현식의 평가는 eval() 함수에 의해 실행됩니다. > ex1<-expression(1+0:9) > ex1 expression(1 + 0:9) > eval(ex1) [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > ex2<-expression(u, 2, u+0:9) > ex2 expression(u, 2, u + 0:9) > ex2[1] expression(u) > ex2[2] expression(2) > ex2[3] expression(u + 0:9) > u<-0.9 > eval(ex2[3]) [1] 0.9 1.9 2.9 3.9 4.9 5.9 6.9 7.9 8.9 9.9 미분 D(표현식, 미분 변수) 함수로 미분을 실행합니다. 이 함수의 표현식은 expression() 함수로 생성된 객체이며 미분 변수는 다음 식의 분모의 변수를 의미합니다. $$\frac{d}{d \text{변수}}\text{표현식}$$ 이 함수는 어떤 함수의 미분의 결과를 표현식으로 반환합니다. > D(expression(2*x^3), "x") 2 * (3 * x^2) > eq<-expression(log(x)) > eq expression(log(x)) > D(eq, "x") 1/x > eq2<-expression(a/(1+b*exp(-d*x))); eq2 expression(a/(1 + b * exp(-d * x))) > D(eq2, "x") a * (b * (exp(-d * x) * d))/(1 + b