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seaborn - basic
seaborn을 이용해봅시다. 일반적으로 python에서 그림을 그릴 때, 를 많이 이용합니다만, 도 괜찮다고 합니다. 특히, 똑같은 그림을 그린다고 해도, 단순히 이 앞에 만 덧붙여줘도 그림이 훨씬 예쁜게 나온다는 장점이 있습니다. 제가 그 차...
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·⏱ 9m
matplotlib의 cmap을 알아봅시다.
color map에서 색깔을 뽑아냅시다. 급하면 'blue', 'red' 이렇게 색깔을 일일이 입력하기도 하지만, 에는 integer list를 넣어주고 보통은 에 있는 칼라맵을 함께 넘겨줍니다. 예쁜 색 조합들이 이미 많이 있거든요. 예를 들면...
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·⏱ 4m
matplotlib legend 조절하기
legend를 잘 넣어야 글을 덜 적을 수 있습니다. 로 그림을 열심히 그리고 나서, "이 색깔의 모양 저것은 무엇이고..." 하는 식으로 설명을 덧붙이면 매우 피곤해집니다. 이런 짓을 좀 덜 하려면 legend만 잘 넣어도 됩니다. 포스트로 쓸...
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·⏱ 5m
decision boundary를 그려 봅시다.
Decision Boundary가 뭔가요? 예를 들어봅시다. classification 문제를 해결하기 위해 데이터를 이용해 학습을 시켰습니다. 간단히, score를 보니까 꽤 높은 편이고, 딱히 오버피팅인 것 같지도 않긴 합니다만, 2차원에 뿌...
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·⏱ 4m
python) Contour 플롯을 그려봅시다.
등고선이란 말입니다 그냥 contour라고 말하면 헷갈리는데, 지도에서 등고선이랑 같은 개념이라고 보시면 됩니다. 대충 아래 그림처럼, 비슷한 높이에 있는 놈들기리 묶어줍니다. 이런걸 contour라고 하죠. 사실 원래는 를 정리하려고 했던 것이...
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·⏱ 3m
매번 까먹는, 몬테카를로 시뮬레이션을 해봅시다!!
Intro - 왜 몬테카를로는 쉽게 잊어버리는 걸까요 네, 사실 저도 알고 있습니다. 한 번 배울 때, 제대로 배우지 않고, 주먹구구식으로 배우니까, 이모양인 것이죠...그래서 이번에는 제 블로그에 꼭 써놓고 다음에 읽어보도록 하겠습니돠. Mon...
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·⏱ 7m
python으로 마코브 체인 만들어 보기
마코브체인이란 무엇인가? 학부 시절(까마득한...어라 10년 전이네...) 그러니까 2008년에 확률시스템분석 이라는 과목에서 마코브 체인을 처음 배웠습니다. 왠지 지금 다시 돌아가면 잘할 수 있을 것 같다는 쓸모없는 용기가 샘솟는 것을 보면 역...
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·⏱ 9m
늘 헷갈리는 axis0, axis1
axis는 늘 헷갈립니다. 왜 헷갈리는지 모르겠지만, 늘 헷갈려요(저는 알아요, 저만 그런것이 아닐것이라는 사실을 하하핫). 그래서 입력한 다음에도 제대로 되었는지를 늘 확인해야 합니다 새드. 그래서 여기에 적어두고 헷갈릴 때마다 보려고 합니다 ...
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·⏱ 5m
boolean을 잘 다뤄야 pandas도 잘 쓸 수 있숩니돠
boolean vector 다루기 pandas를 쓸때는 boolean vector를 많이 다루게 됩니다. 예를 들어서, 특정 칼럼 Age를 20대 이상으로 필터링하고 싶다면, 로 표현을 합니다. 여기서 은 boolean vector가 됩니다. 하...
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·⏱ 12m
클러스터링을 다시 공부해봅시다.
클러스터링을 다시 공부합니다. unsupervised learning인 클러스터링은 쉽게 생각하면, 비슷한 놈들끼리 묶어 준다는 이야기가 됩니다. 우선, '비슷한'을 정의해야 하는데, 개별 instance가 numerical vector로 표현된...
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·⏱ 12m
tsne는 정말 얼마나 느린가요? pca보다 얼마나 느린가요?
tsne는 얼마나 느린가요. 보통 차원이 너무 큰 데이터를 다루다 보니, 차원축소를 해야 할 때가 많은데, 그때 를 써야하나, 를 써야 하나 고민하게 됩니다. pca가 훨씬 빠르기는 한데, 굴곡이 진 부분, 즉 구부러진 부분을 무시하게 된다는 단...
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·⏱ 4m
matplotlib에서 boxplot 예쁘게 그리기
boxplot을 예쁘게 그립시다. 지금 값들에 outlier가 있는가 없는가를 확인하려면 boxplot을 그리는 게 좋습니당. 아웃라이어가 얼마나 많은지, 어느 정도에서 다른 값들을 모두 버리는게 좋은지 등등은 boxplot으로 확인하는게 좋다고...
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·⏱ 2m
subplot의 사이즈를 각각 다르게 조절합시다!
subplot의 사이즈는 어떻게 조절할 수 있을까요? 전체 figure에서 한번에 조절할 수있는 방법이 있는건가 싶었는데(아마도 있긴 있겠지만), grid로 한번에 넘겨주는 게 더 깔끔한 것 같아요. 네 여기서는 gridspec이라는 것을 사용해...
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·⏱ 16m
document를 클러스터링해봅시당
document clustering 뭐, 지금까지 간단하게 자연어 전처리 해주는 것들(영어에 대해서만)과 워드임베딩 등을 했습니다. 대략 어떤 메소드들이 있는지에 대해서 아주 간단하게 발을 담궈 보았고, 이제는 이것들을 어떻게 활용할지에 대한 고...
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·⏱ 12m
textblob, nltk를 활용하여 간단하게 텍스트 처리합시다.
text에 간단한 전처리를 하기 위해 textblob, nltk를 사용합시다. 사실 nlp에서 가장 중요한 것은 데이터 전처리입니다. 텍스트는 너무 중구난방이라서, 깔끔하게 정리해주는 게 굉장히 중요하고 또 필요합니다. 따라서 여기서는 비교적 단...
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·⏱ 14m
natural language processing을 해보장
one-hot encoding to word embedding 요즘 아무래도 포스팅이 중복되는 느낌들이 있습니다. 제가 이 블로그를 공부하면서 그 과정을 계속 쓰기 때문에 이 포스트 또한 지난 번에 쓴 내용들과 겹치는 부분들이 있을 것 같습니다....