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중요한 것은 속도가 아니라 방향성

[통계] 연속확률분포

균일분포

약 5시간 전
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[통계] 이산확률분포

베르누이분포 ex) 주사위를 한번 던졌을 때 1이 나온 횟수 평균 : p 분산:p(1-p) 이항분포 베르누이 분포를 여러번 한 것 ex) 주사위를 5번 던졌을 때 1이 나온 횟수 평균 : np 분산 : np(1-p) 기하분포 음이항분포 초기하분포 포아송분

어제
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[통계] 확률변수, 확률분포

결과값이 확률적으로 정해지는 변수ex) 변수 x를 동전을 1회 던질 때 앞면이 나올 횟수라고 칭한다면 이는 확률변수이다.확률변수가 특정한 값을 가질 확률을 나타내는 함수ex1) 주사위를 던져서 나오는 눈의 수에 대한 확률분포를 생각해보면 확률변수 X는 1,2,3,4,5

어제
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Sigmoid vs Softmax

0~1 사이의 값을 가지는 함수각 클래스의 확률을 계산0~1 사이의 값을 가지며, 모든 클래스의 값을 더하면 1이다.sigmoid는 binary classification확률의 총합은 1이 아님큰 출력값이 해당 클래스를 가질 가능성이 높다는 것이지만 실제 확률은 아님s

2일 전
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NDCG

참고NDCG는 랭킹기반 지표이다. 추천된 아이템의 순위까지 고려한 지표이다.NDCG를 설명하기 위해서는 CG, DCG, IDCG를 우선 알아야한다.relevance의 합이다. relevance라는 것은 상황에 따라 다르게 적용되며, 사용자와 아이템간의 연관성을 말한다.

2일 전
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Depth-wise seprable convolution

MobileNet에서 사용된 Depth wise seprable convolution에 대해서 설명한다.참고k = kernelc = in_channelm = out_channel이라고 할 때,일반적인 convolution은(k x k x c) x m 개의 paramet

2일 전
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PCA 간단한 정리

데이터의 변수가 많아지면 데이터의 차원은 증가하고 이는 연산량 증가데이터의 밀집도 감소고차원 공간을 설명할 모델을 학습할 데이터 부족위의 문제점을 야기하며, 차원의 저주를 발생시킴위의 차원의 저주 문제를 해결하기위해 피쳐의 개수를 줄이는 방법은 두가지로 분류할 수 있음

2일 전
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[자료구조] 깊이우선탐색, 너비우선탐색

한 정점에서부터 연결된 다음 정점 연결된 다음 정점을 반복하여 계속 탐색을 하는 방식이다. 이는 stack을 사용하여 구현한다.시간복잡도 : O(V+E) 정점개수 + 간선개수임의의 한 정점에서 연결된 모든 정점을 탐색하는 과정을 반복하는 탐색.queue를 이용한다.시간

3일 전
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[자료구조] Stack and Queue

스택은 리스트를 생각하면 된다. 먼저 들어간 요소가 앞에 위치하고 이후에 들어오는 요소가 뒤에 쌓인다. 그렇기에 선입후출, Last In First Out(LIFO)의 특징을 가진다.터널같은 구조로 양쪽이 뚫려있다고 생각하면 된다. 먼저 들어간 요소가 먼저 나오고 나중

3일 전
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[자료구조] Array list vs Linked list

참고참고현실세계의 데이터를 어떻게 프로그래밍적으로 표현할 수 있는지거대한 데이터를 효과적으로 관리하는 것ex) tree, set, graph여러 데이터를 하나의 이름으로 그룹핑하여 관리하기위한 데이터스트럭쳐value, index, element 리스트는 배열이 가지고

3일 전
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이터레이터, 제너레이터

반복구문을 돌릴 수 있는 객체를 iterable 하다고 한다. iterable하다고 iterator는 아니다. list는 iterator가 아니다.iter함수를 이용하면 iterable한 객체를 iterator로 만들 수 있다.next함수를 이용해 값을 불러올 수 있다

6일 전
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추천시스템

아이템의 컨텐츠 자체의 특성을 파악하는 것ex) 영철이가 a음악을 좋아했는데, b음악의 음원데이터가 a음악과 비슷하므로 b음악을 추천한다.user-item matrix를 이용하여 사용자간의 유사도 산출, 이를 바탕으로 평점 예측user-item matrix를 이용하여

2022년 5월 17일
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RNN

참고수식으로 나타내면 아래와 같다.이를 좀 더 직관적으로 살펴보자.$$x_t$$를 위한 weight, hidden을 위한 weight가 존재각각을 더하여 activation fuction을 거치면 $$h_t$$ 완성이 $$ht$$는 다음 단계의 $$h{t-1}$$로 들

2022년 5월 17일
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Cafe-In 카페추천시스템

투빅스에서 컨퍼런스를 진행하며 진행한 프로젝트로, 사용자가 입력한 카페 이미지와 비슷한 카페를 찾아주는 모델을 만드는 것이 목표였다.서울시의 프랜차이즈를 제외한 카페 약 2600여개에서 8000여개의 카페이미지와 리뷰를 '다이닝코드'(음식점 리뷰 웹사이트)에서 크롤링한

2022년 5월 17일
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[D2L] DeepFM(code review)

embedding layer를 이용해 모든 피쳐를 같은 차원을 가지도록 변환이를 sum of square, square of sum, mlp 세 파트로 진행참고로 앞의 두개의 구조에서 여러 피쳐들을 sum하는 것이기때문에 batch size를 고려하지 않는다면 shap

2022년 5월 3일
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[구현] 2020 카카오 인턴십 - 수식 최대화

문제숫자와 연산자를 각각 리스트로 분리하고 각각 요소를 인덱스로 접근리스트 요소를 변경한 후에 다음 턴에서 인덱스를 지정할 때 영향이 가는 것을 고려해서 아이템 변경 후 삭제1

2022년 4월 14일
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Python eval 함수

아주 신기한 python 함수다.문자열을 받아서 문자열의 명령을 수행해주는 함수이다. 코딩테스트시 유용하게 쓰일 수 있는 함수이다.

2022년 4월 14일
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Python split/replace 함수

여러문자를 기준으로 replace하기 여러문자를 기준으로 split 방법 1 모든 구분자를 하나의 구분자로 replace한 후, split re 모듈 사용 참고 1

2022년 4월 14일
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16.7. Sequence-Aware Recommender Systems

작성자 : 강지우참고 : 16.7. Sequence-Aware Recommender SystemsSequence-Aware Recommender Systems - Caser 모델의 파이토치 구현코드를 리뷰하겠습니다. 전체 코드는 여기를 참고해주세요😊short-term

2022년 3월 29일
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[Dive into Deep Learning] 16.6. Neural Collaborative Filtering for Personalized Ranking

작성자 : 강지우출처 : 16.6. Neural Collaborative Filtering for Personalized Ranking오늘은 Neural Collaborative Filtering for Personalized Ranking의 구현 코드를 리뷰하겠습니다

2022년 3월 29일
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