gillime (@gillime) - Honouree

gillime

South Korea

programmer, who wants to commit something good for Korean society and the rest of the world.

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문과 아재도 쉽게하는 R 데이터 분석 – (12) 딥러닝 (Deep Learning) R로 하는 딥러닝 맛보기 R로 할수있는 일에는 잘 알려져있고 응용통계 분야에서 계속 써오던 기법말고도 딥러닝 기법들도 써볼수있습니다. 다만, 딥러닝과 같은 경우 텐서플로우등을 감싸고 있는 R전용 연결고리를 잘 설정해주어야 합니다. R은 딥러닝 전

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문과 아재도 쉽게하는 R 데이터 분석 – (11) Naive Bayes 간단하면서도 간단한 나이브 베이즈 분류기 나이브 베이즈는 정말 오래된 방법의 분류기로, 대부분의 스팸 필터가 장착하고 있는 무기이기도 합니다. 예를들어, 이메일로 전송된 정보중 MONEY라는 단어가 등장했을때, 이를 스팸으로 분류해도 되는가에 대한

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문과 아재도 쉽게하는 R 데이터 분석 – (10) Support Vector Machine 서포트 벡터 머신 (Support Vector Machine) 서포트 벡터 머신은 상당히 유용한 방법이면서도 이름으로는 쉽게 그 역할을 가늠할수 없는 방법이기도 합니다. 사실, 서포트 벡터를 이름만으로 느끼기는 힘드니, 그래프를 하나 봅시다 !i

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문과 아재도 쉽게하는 R 데이터 분석 – (8) PCA(Principle Component Analysis) Principal Component Analysis 안녕하세요. 오늘도 재미는 없지만 열심히 쓴 글을 풀러왔습니다. 어디서 따온글도 아니고 다 직접 쓴 글이구요, 좋아요를 받든말든 저는 제 갈길 갑니다 꺄하하하하 변수가 너무 많을때. 우리는

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문과 아재도 쉽게하는 R 데이터 분석 – (7) 협업 필터링(Collaborative Filtering) 추천시스템 - 협업필터링 사람들의 입맛을 만족시키는 것은 굉장히 어렵습니다. 당장 점심메뉴만 해도 굉장히 선택하기 힘든데, 한끼한끼가 소중한 애인과의 데이트는 신중히 결정하여야 하는게 사실입니다. 하지만 당신은 굉장히 능숙한 애인 전문가이기

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문과 아재도 쉽게하는 R 데이터 분석 – (6) 군집(K means Clustering) 클러스터링을 통한 데이터 세분화 이해 마케팅 분야에서는 시장세분화를 통해 각 단계별로 마케팅해서 고객에게 빠르게 노출시키고 이들을 돈을 쓰게 만드는것이 중요합니다. 경영학 서적을 들춰보면 여러 인구통계학적 변수(연령, 성별, 지역 등)과 심리분석적

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문과 아재도 쉽게하는 R 데이터 분석 – (5) 로지스틱 회귀(Logistic Regression) 로지스틱 회귀로 성별 판별하기 눈크기와 눈의 형태만 가지고 성별을 판단할수 있을까요? 우리가 흔히 생각하는 여자의 눈은 좀더 크고 반달에 가까운데 반해 남자의 눈은 좀더 찢어지고 작은 편입니다. 그렇다면 정말 차이가 존재할까요? 만약 차이가 존재한

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문과 아재도 쉽게하는 R 데이터 분석 – (4) 결정나무(Decision Tree) 결정나무(Decision Tree) Decision Tree라고 부르는 결정나무도 실질적으로 이해하기 너무 쉬운 방법의 기법입니다. 일반적인 소개팅도 머릿속에는 이런 과정이 흘러가고 있습니다. !image(

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문과 아재도 쉽게하는 R 데이터 분석 – (3) 선형회귀분석 (Linear Regression) 회귀분석 Regression은 회귀분석이라는 이름으로 사회과학, 자연과학 등 학계 전반에 걸쳐 너무나도 자주 쓰이는 분석방식입니다. 회귀라는 이름은 사실은 그다지 와닫지는 않습니다. 사실은 이름에 대한 유래는 Galton이라는 사람의 실험에서 부

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문과 아재도 쉽게하는 R 데이터 분석 – (2) kNN (k nearest neighbor) k Nearest Neighbor 고정관념과 범주화 제일 가까운 이웃이라는것은 무엇일까요? 가까운 이웃들을 보고 그것도 그 범주에 넣어버린다는 뜻입니다. 즉, 유유상종이라고 그사람을 보려면 어울리는 친구를 보라라는 말마따나, 친구들이 소위 날라

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문과 아재도 쉽게하는 R 데이터 분석 – (1) 기본 다지기 회사원도 쉽게 가능하다! 데이터 분석 온 세상이 데이터로 뒤덮인지 몇년이 지났습니다. 뭔가 데이터 사이언티스트라는 그럴듯한 직업(?)도 등장했습니다. 미래의 원유, 즉, 4차 산업혁명의 원동력이라고도 합니다. 엄청나게 넘치는 데이터에서 인사이트를

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@seungjae1012 58

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댄 라리머의 DPOS는 언젠가 심판대에 오른다 머리말 DPOS(Delegated Proof of Stake)는 빗쉐어(Bitshares, BTS), 스팀(Steem), 이오스(EOS)가 채택하고 있는 합의 프로토콜입니다. 이 3가지의 암호화폐에 모두 연관된 자, "댄 라리머"가 주축이 돼 개발된

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What's on Twitter? What's on Twitter? Here are some word cloud visualization from twitter. Data were gathered from Jan 24, 2018 Twitter mentions. Original c

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간단한 트위터 텍스트 분석을 하고싶으면? 가상화폐 트위터 텍스트 분석 및 시각화 이번에는 텍스트분석을 들고왔습니다. 텍스트는 사실 워드클라우드 만드는 과정은 정말이지 너무 쉽지만, 사실은 전처리가 보통 문제가 되는 경우가 많습니다. 수많은 쉼표와 일정하지않는 비정규화된 데이터들. 짜증이

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@familydoctor 66

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[Event 포함!] 불타올라라 로메브라더스 - 제 2화 벗겨진 산소마스크 中 본 연재물은 캡콤의 게임 역전재판에서 영감을 얻어 존경의 마음을 담아 의학법률물로 새롭게 제작하였습니다. 실제 판례를 기초로 하였으나, 등장인물 및 단체, 그리고 상황은 모두 가상이며 실제 재판과정과는 많이 다를 수 있습니다. 이 점 오해 없으시길 바

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