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neo4j - data science - index
neo4j의 graphacademy에서 제공하는 data-science에 대한 내용을 공부하여 정리하였습니다. 이 코스에서는 Neo4j를 사용하여, data science, machine learning과의 워크플로우를 어떻게 구성하는지, 그리고...
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neo4j - data science - part 1
About this module. 본문은 neo4j - data science - part1의 내용을 공부하며 정리한 내용입니다. 해당 챕터에서는 Graph로 구축된 데이터베이스를 사용해서 데이터 분석 프로젝트를 수행하기 위해, 환경 설정을 하는...
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neo4j - data science - part 2
Exploratory Data Analysis(EDA) 이전에는 neo4j sandbox를 설정하였고, 여기서는 데이터를 탐색합니다. 흔히 말하는 Exploratory Data Analysis를 사용하며, 특히 python의 이미 잘 구축된 라이...
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Neo4j - chapter 6 - creating data.
Intro Neo4j에서 데이터를 업데이트하는 방법을 정리하였습니다. 또한 해당 내용은 neo4j - graphacademy - part 6를 참고하여 번역하였습니다. 지금까지는 모두 그래프로부터 필요한 데이터를 가져오기 위해 어떻게 Query를...
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Neo4j - chapter 7.2 - Getting More Out of Neo4j
About this module. 이전의 chapter들에서는 Neo4j를 개발하기 위한 개발 환경은 어떻게 설정되어야 하고, 기본적인 Cypher 쿼리문은 어떻게 작성하며, 그리고, 쿼리를 통해 그래프를 어떻게 수정하는지 등에 대해서 배웠다. ...
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Neo4j - chapter 7.2 - import csv
intro. 이 부분은 원래 Neo4j chapter 7에 정리되어 있는 내용이나, 특별히 구분하여 정리하였다. Importing data 요즘의 데이터들은 csv의 형태로 관리되는 일이 많고, 이러한 데이터로부터 그래프를 생성하는 일들이 많다....
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Graph Deep Learning 입문
intro 일반적으로 CNN, RNN을 돌릴 때, euclidean data를 이용합니다. 하지만, neural network에 graph data를 넘기려면 어떻게 해야 할까요? representational learning representa...
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소프트웨어 설계와 코딩 습관에 대한 단상
네, 저는 코딩을 머리 가는대로 합니다. 아주 좋지 못한 습관이기는 하죠. 혼자 코딩을 하니까 그렇기도 하지만. 저는 제 마음대로 이런걸 스크럼이라고 생각하기도 합니다. 일단 짜고, 짜면서 확장해 나가는게 제일 빠른거 아닌가? 어차피 시작하지 않...
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RESTful이란 무엇인가
RESTful?? Rest(Representational State Transfer)Ful. "하나의 클라이언트를 위한 하나의 서버"라는 개념은 올드함. "여러 클라이언트를 위한 하나의 서버"가 더 효율적인 방법 URI(Uniform Resour...
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만약 jekyll의 disqus의 색깔이 잘 보이지 않는다면.
disqus의 색깔이 하얗게 보입니다 요즘 블로그를 전반적으로 손을 보고 있습니다. 광고를 달고, 광고의 위치를 바꾸고, 폰트 크기를 수정하는 등의 일을 하고 있죠. 뻔한 이야기를 하나 하자면, 웬만해서는 잘 만들어진 Minimal mistake...
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dot language를 공부해봅시다.
dot language를 왜 알아야 하나요? 가 그래프를 표현하는 측면에서 꽤나 유용한 라이브러리인데, dot language를 좀 더 잘알아야 좋은 것 같아요. 그래서 공부가 필요합니당.
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google ad-sense를 제대로 붙여넣었습니다.
광고를 깔끔하게 붙여보기로 했습니다 사실, 이 블로그에 사람이 그렇게 많이 들어오지는 않습니다. 그리고, 여기에 광고를 단다고해서 그게 딱히 돈이 되지도 않아요. 그 시간에 다른 일을 하는 것이 훨씬 효율적입니다. 다만, 그냥 좀 궁금하잖아요. ...
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MLE(Maximal Likelihood Estimation)이란 무엇인가
MLE(Maximal Likelihood Estimation)은 무엇인가. 일단은 어떤 데이터가 gaussian dist(or normal dist)를 따른다고 가정합시다. 그런데, 이 아이가 따르는 평균과 분산이 무엇인지는 어떻게 알 수 있을까...
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jekyll _post에 글이 너무 많아서 분할하였습니다.
굳이 post에 모든 글을 함께 둘 필요가 없습니다 블로그를 한 지 이제 2년이 다 되어갑니다. jekyll의 경우 제목만 로 만들어서, 폴더에 넣어두기만 하면, 이후에 알아서 정적인 웹페이지를 만들어주므로, 그냥 글만 쭉쭉 써왔습니다만. 그러다...
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Scikit-learn - Regression 방법 정리
regression 방법들을 정리합니다. 아주 엄밀하게는 내가 쓰는 모델들의 적합성, 그리고 그 의미를 다 알고 사용하는 것이 맞기는 한데, 늘 만나는 문제는 "왜 되지?", "왜 안되지?"입니다. 왜 되는 것인지, 왜 안 되는 것인지, 저도 몰...