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A Very Short History Of Data Science The story of how data scientists became sexy is mostly the story of the coupling of the mature discipline of statistics with a very young one--computer science. The term “Data Science” has emerged only recently to specifically designate a new profession that is expected to make sense of the vast stores of big data. But making sense of data has a long history and has been discussed by scientists,..
numpy.random 모듈 난수 배열의 생성 numpy.randdom 모듈 randint(low, high=None, size=None, dtype='1') normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None) random(size=None) randint(low, high=None, size=None, dtype='1') 정수 표본을 추출하여 배열을 반환 normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None) 정규 분포 확률 밀도에서 표본을 추출하여 배열로 반환한다. 정규 분포의 평균(loc, 표준편차(scale)을 지정할 수 있다. mean = 0 std = 1 data = np.random.normal(mean, std, 100000) plt.hist(data, bins=500) plt.show() random(si..
numpy 브로드캐스팅 브로드캐스팅 Broadcasting(브로드캐스팅) : 다른 형상 간 연산이 가능하도록 하는 것. $$\begin{align}A+B=\begin{pmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 4 & 5 & 6 \\ 7 & 8 & 9 \\ 10 & 11 & 12 \end{pmatrix}+\begin{pmatrix} 1 & 0 & 1 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 4 & 5 & 6 \\ 7 & 8 & 9 \\ 10 & 11 & 12 \end{pmatrix}+\begin{pmatrix} 1 & 0 & 1 \\ 1 & 0 & 1 \\ 1 & 0 & 1 \\ 1 & 0 & 1 \end{pmatrix}\end{align}$$ 이렇게 배열B가 A에 맞게 열을 저절로 채워서 연..
Numpy 튜토리얼 numpy 특징 Numerical Python 강력한 다차원 배열과 행렬 연산 다양한 선형 대수학 함수와 난수 간결한 코딩 for문과 numpy 비교 # 두 개의 리스트에 난수(random number)를 저장 import numpy as np n = 100000 w = [np.random.random() for _ in range(n)] x = [np.random.random() for _ in range(n)] # list의 값을 np 배열로 복사 wnum = np.array(w) # ndarray type xnum = np.array(x) %%time total = 0 for i in range(n): total += w[i]*x[i] print(total) %%time total = np.dot(..
함수와 뉴런, 인공신경망의 구현 함수란? $$F(u,v)=\left ( \frac{2}{N}\right)^{{\frac{1}{2}}}\left ( \frac{2}{M} \right )^{{\frac{1}{2}}}\sum_{i=0}^{N-1}\sum_{j=0}^{M-1}\Lambda (i).\Lambda(j).cos\begin{bmatrix} \frac{\pi .u}{2.N}(2i+1)\end{bmatrix}cos\begin{bmatrix} \frac{\pi .u}{2.M}(2j+1)\end{bmatrix}.f(i,j)$$ 이산 코사인 변환함수라는 것이다. 이 함수를 통해서 큰 이미지나 영상을 압축해서 작은 크기로 변환하고 다시 복원하는 것을 할 수가 있다. 과거에 과학자들이 만든 이 함수를 통해서 오늘날에 이르러서 잘 활용하고 있는 것..
행렬의 곱셈 $$\begin{bmatrix}1 & 2 &3 \\4 & 5&6 \end{bmatrix}\cdot\begin{bmatrix}1 & 2 \\3 & 4\\5&6 \end{bmatrix} =$$ 이런 식의 행렬 곱셈이 주어졌다고 해보자. 그럼 계산을 어떻게 할까? $$\begin{bmatrix}a & b &c &d \\ e & f&g&h \end{bmatrix}\cdot\begin{bmatrix}1 & 2 & 3\\ 4&5&6\\7&8&9\\10&11&12 \end{bmatrix}$$ 이것은 몇 번 곱해야 하고, 몇 번 덧셈이 필요할까?
그래프 그래프과 변화율 x는 원인변수 y는 결과변수 두 점 사이의 기울기는 다음과 같이 정의될 수 있다. $$slope=\frac{y_2-y_1}{x_2-x_1}$$ - 로 볼 수 있는 것처럼, 기울기란 두 점 사이의 변화율을 말한다. 변화율은 특히 미분방정식과 미적분학 영역에서 중요하게 작용한다. 변화율 변화율이란 변수들이 함께 움직이는 정도를 나타내는 방식이다. 커피를 내리고 가만히 놔두는 시간의 관계를 모델링한다고 가정하자. $$-\frac{2\;degrees\;F}{1\;minute}$$ 처럼 수식을 나타낼 수 있을 것이다. 이 변화율은 분마다 커피온도가 화씨 2도씩 떨어지고 있음을 알려준다. 선형회귀에서는 변수 간의 변화율에 관심을 가져야 한다. 예측의 목적으로 이 관계를 사용할 수 있기 때문이다.
[산술기호] 내적 - 점곱, 스칼라 곱(영화 추천 논리) 내적은 덧셈이나 곱셈 같은 연산자다. 다음과 같이 두 개의 벡터를 결합하는데 사용된다. $$\left(\begin{array}{c}3\\ 7\end{array}\right)\cdot\left(\begin{array}{c}9\\ 5\end{array}\right) = 3\times9+7\times5=62$$ 내적을 사용할 때 응답은 스칼라라고 하는 단일 숫자다. 예를 들어 코미디, 로맨스, 액션을 선호하는 선호도를 나타내는 벡터가 있다고 하자. 1-5의 척도로 누군가 코미디을 사랑하고, 로맨스을 싫어하며, 액션은 괜찮다고 하는 응답을 했다면, 아래와 같이 표현할 수 있다. $$\left(\begin{array}{c}5\\1\\3\end{array}\right)$$ 여기서의 의미는 다음과 같다. 5는 코미디..
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