모델 아키텍추 구성하고 tensorboard() 함수 만든 것을 시행하면 jupyter에 tensorboard가 켜진다! def _strip_consts( graph_def): from IPython.display import clear_output, Image, display, HTML """Strip large constant values from graph_def.""" strip_def = tf.GraphDef() for n0 in graph_def.node: n = strip_def.node.add() n.MergeFrom(n0) if n.op == 'Const': tensor = n.attr['value'].tensor size = len(tensor.tensor_content) return ..

Data Handling Practice leesungreong Library Load library(tidyverse) library(mice) library(VIM) library(knitr) library(RColorBrewer) Data Load Rain in Australia data % filter( n == UNI_loc ) Date_49N  다중대입법 multiple imputation by chained equations 시뮬레이션을 통해 누락된 자료를 채운 3~10개 만든다. 만드는 방식은 몬테카를로 방법을 사용해서 만든다. 관련 패키지 : Amelia , mi ```r 결측치 시뮬레이션 데이터 생성 imputation_data

베이지안 예제 가우시안 기저 모형 이성령 Prior \(p(w|\alpha) = N(w|0 , \alpha^{-1}I)\) Likelihood \(p(t|X,w,\beta) = \prod_{i=1}^N N(t_i | w^{T}\phi(x_i), \beta^{-1})\) \(p(t|w,\beta) = p(t|x,w,\beta)\) Posterior \(p(w|t,\alpha , \beta) = \frac{p(t|w,\beta)p(w|\alpha)}{p(t|\alpha,\beta)}\) \(= \frac{p(t|x,w,\beta)p(w|\alpha)}{p(t|\alpha,\beta)}\) \(p(w|t,\alpha , \beta) = N(w | m_N , S_N)\) \(m_{N} = \beta S_N \p..

Author : LeeSungRyeong 0. RMarkDown 0.1 Markdown? 텍스트 기반의 마크업 언어로 2004년 John Gruber에 의해 만들어졌다. 쉽게 쓰고 읽을 수 있으며 HTM로 변환 가능하다는 장점. 데이터 분석 과정에서 데이터에 접근하고 코드를 실행시키며 동시에 레포트를 작성이 가능하다. 0.2 설치 방법 #install.packages("rmarkdown") 1.1 글자크기 조정 2 3 4 5 6 # 1 #1 #============= ## 2 #2 #============= ### 3 #### 4 ##### 5 ###### 6 1.2 인용 표시 인용 표시 #> **인용** 표시 1.3 목록 첫번째 두번째 세번째 #1. 첫번째 #2. 두번째 #3. 세번째 빨강 녹색 파랑 ..

1주전에 읽어서 그런기 기억이 너무 가물가물하지만, 읽었으니 체크하는 개념으로 작성 인생에 사는 데 있어서 멘탈적으로나 실용적으로 많이 도움이 되는 책인 것 같다.기존에 내가 알고 있던 관점보다 더 넓은 관점으로 갈 수 있게 마음가짐을 바꾼 책이다.항상 고영성 작가님과 신영준 박사님의 Youtube 영상을 많이 보면서 멘탈을 다잡고 있다. 분석에서는 Neural Network 발달 전과 발달 후로도 나눌 수 있을 것 같은데,나의 멘탈은 저 두분을 알기 전과 알고 난 후로 나눌 수 있을 만큼 많은 영향을 받고 있다.

피치 : 설득력 있게 요점만 전달하는 능력 * 피치의 개념* 유명 일화 엘리베이터 피치 1. 한 단어 피치한단어를 들었을 때 생각나게 하는 법검색? -> 구글 팁 : 50개 단어에서 시작해서 25개로 줄이고 계속 줄이는 방식2. 질문 피치자기가 그 질문에 대해서 확실하게 답을 알고 있을 떄 효과적이다. 만약 잘 모른다면 치명적으로 돌아온다.3. 운율 피치한국말에도 이렇게 있으려나? Life is mostly strife ( 인생의 대부분은 투쟁이다 )4. 제목 피치* 유용성과 호기심을 줘야하면서 극도로 구체적으로 적어야 한다.5. 트위터피치140자 내로 말하고자 하는 것을 말하기6. 픽사 피치옛날에 __ , 매일 __ , 어느날 __ , 그래서 __, 그래서 __, 마침내 __ 우리가 원하는 결과에 도달..

Tidyverse (ggplot) 2. Data Visualization2.1 Grammar of Graphic by ggplot2 package developed by Hadley Wickham based on the philosphpy of hierarchical architecture Library Loading library(tidyverse) library(MASS) #library(ggplot2) 2.2 Understanding ggplot2 via iris data 2.2.1 iris data head(iris) ## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species ## 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa ## 2 4.9 3.0..

Tidyverse (dplyr , tidyr) library(tidyverse) 1.1 Data Loading # library("readr") raw # library(tidyr) long_raw wide_raw  ## 1.3 Manupulating Data by *dplyr* packge ### 1.3.1 *select()* **Objective** : Reduce dataframe size to only desired variables for current task  `select` Function : select(data, ...) * `data` : d..

DataTable 다 돌아가지만, Posting 하기 위해서는 주석으로 올려야해서 주석으로 올립니다. html이나 rmd가 필요하다면 댓글에 글 남겨주세요. library(data.table) Data Loading  ```r mydata01 = Data setorder(Data , Subscribers ) head(mydata01) ``` ``` ## Rank Grade Channel name Video Uploads Subscribers ## 1: 4,097th B+ Xiaomi France 17 301 ## 2: 93rd A hairong zheng 492 394 ## 3: 3,517th B+ Jianpeng Li 232 437 ## 4: 3,..

https://arxiv.org/abs/1807.00734 나오게 된 배경 일반적인 GAN에서 Discriminator가 Gradient 가 소실되는 현상이 종종 일어나서 학습이 안되는 경우가 있음. 그리고 이러한 GAN을 향상시키기위해 LSGAN, Wasserstein Distance 와 Gradient Penalty를 사용한 WGAN-GP가 나왔고 이러한 GAN들은 Integral probability Metrics를 기반으로한 논문들이 많이 나오게 됨. IPM을 기반으로 한 GAN들은 Fake 와 Real을 완벽하게 구분하는 것을 방지함으로써, 학습을 계속했을 때 Gradient가 사라지는 현상 없이 학습을 시킬 수 있음. Integral Probability Metric(IPM) IPM 이란 각 ..

Markov Chain Monte Carlo Simulation LeeSungRyeong Bernoulli likelihood와 beta prior를 이용한 성공의 확률 theta의 사후분포 \[Beta(x+\alpha,N-x+\beta)\]에서 자료를 생성하여 히스토그림을 그려보자. 단, \(\alpha= \beta=5\)이고, \(N=10, x=8\)이다. 사후분포가 \(Beta(13,7)\)이므로 Beta 분포에서 자료를 50000개 생성하여 히스토그램을 그리면 다음과 같다. B.10000 = rbeta(10000,13,7) hist(B.10000,freq=F,breaks=100,xlim=c(0,1),ylim=c(0,5)) x=seq(from=0,to=1,by=0.01) lines(x,dbeta(x..

LeeSungRyeong 관련 파일 : BlackFriday.csv 필요 패키지 :tidyverse gridExtra Tips 그림 크기 방향 조절 하는 방법 ```{r , fig.align=‘center’ , fig.width= 12 , fig.height= 9} library warning message 안 나오게 하는 방법 ```{r, warning=FALSE , message=FALSE } Library Loadlibrary(tidyverse) library(gridExtra) 0. Data Load BlackFriday Click And Download The Data! 사용할 데이터 : BlackFriday.csvdt % mutate( buy_n = n()) %>% filter( buy_n >..