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2020-01-28·⏱ 14m

python - networkx - Make Subgraph and performance check.

Graph로부터 subgraph를 만들어봅시다. Graph를 분석하다보면, 필요에 따라서, subGraph를 만들어야 할 때가 있습니다. 이럴 때는 두 가지 방식이 있는데, 와 이미 가진 graph object인 의 class method로 접근...

#python #python-libs #networkx+1

2020-01-28·⏱ 7m

python - networkx - nx.set_node_attribute

node, edge의 attribute를 업데이트하자. 대상을 graph로 표현한 다음 필요에 따라서 각 graph의 node, edge의 attribute를 업데이트합니다. 필요에 따라서, weight, centrality 등 다양한 값들을 업...

#python #python-libs #networkx+1

2020-01-28·⏱ 9m

Tarantino - Trademark - 1편

Intro - 쿠엔틴 타란티노 영화의 주요 특징들 현 시대에서 작가주의의 의미 현재 영화의 시대에서 '작가주의'는 적어지고(혹은 소수의 장인들만이 누릴 수 있는 것이 되어버렸고), '디즈니'와 '넷플릭스' 그리고 'CJ'와 같은 거대 자본 중심으...

2020-01-28·⏱ 5m

Tarantino - Trademark - 2편

Intro - 쿠엔틴 타란티노 영화의 주요 특징들 이전에 작성했던 내용에 이어서, 여전히 뚜렷한 아티스트, 작가로서 살아가고 있는 '타란티노'의 특징(Trademark)들 중 짧은 것들을 IMDB에서 번역하여 정리하였습니다. 또한, 제가 번역한 ...

2020-01-28·⏱ 4m

영화 Unbreakable 에 관한 사소한 사실들(trivia)

2000년에 개봉한 'M. 나이트 샤말란'의 영화, 을 보셨나요? 영화 자체는 매우 오래되었지만 가능하시면 아무 정보 없이 꼭 보시기를 바랍니다. 이 영화는 에서의 그것처럼 딱 하나의 톱니가 빠진 채로 이야기가 흘러갑니다. 그리고, 당연하지만, ...

2020-01-27·⏱ 10m

영화 Die Hard 에 관한 사소한 사실들(trivia)

얼마전에, 영화 를 다시 봤습니다. 1988년 작이므로 영화가 개봉한 지 어느새 30년이 넘었음에도 그다지 촌스럽다고 생각되지 않고, 오히려 요즘 나오는 웬만한 영화볻, 훨씬 흥미진진하게 영화가 전개되어 꽤 충격적이었습니다. 특히, '브루스 윌리...

#excel #sentivity-analysis

2020-01-27·⏱ 4m

Sensitivity Analysis in Financial modeling.

Two kinds of Sensitivity Analysis. LP 분야에서 말하는 Sensitivity Analysis와 Finance modeling 측면에서 말하는 Sensitivity Analysis는 서로 다릅니다. LP(선형계획법)에서...

2020-01-27·⏱ 1m

python - gurobi - Linear Programming.

What is gurobi? 요즘 대부분의 사람들은 '머신러닝'에 꽂혀 있지만, 그 외로 최적화(Optimization)이라는 분야가 있죠. 일반적으로, 주어진 제한조건(constraint)들 내에서, 우리가 목적으로 하는 함수(objective...

#python #python-libs #gurobi+3

2020-01-27·⏱ 4m

Sensitivity Analysis - 민감도 분석.

Background Linear Programming. "선형계획법(Linear Programming)"은 대상을 모델링할 때, 선형적인 관계로 모델링하는 것을 말한다. 가령 다음과 같은 식이 있다고 하자. 아래 두 식은 X1, X2에 대한 범위...

#tech

2020-01-26·⏱ 5m

Excel - Sensitivity Analysis

Senstivity analysis. 일반적으로 "민감도, 감응도 분석"이라고 부르는 Sensitivity Analysis는 Linear Programming을 통해 '(현재의 상황)에 최적인 해"를 이미 획득한 상황에서, 상황 자체가 달라지는 ...

#excel #linear-programming #lp+1

2020-01-26·⏱ 6m

python - pulp - sensitivity analysis

LP for handling uncertainty. 기본적으로 LP는 특정한 상황(constraint)일 때 최적의 해를 구하는 방법이죠. 따라서 만약 coef들이 달라진다면, 최적해도 달라지게 됩니다. 우리가 가정한 모든 값들이 무조건 맞다고 ...

#python #python-libs #gurobi+4

2020-01-26·⏱ 6m

Optimization in python with cvxpy

Optimization. 요즘 대부분의 사람들은 '머신러닝'에 꽂혀 있지만, 그 외로 최적화(Optimization)이라는 분야가 있죠. 일반적으로, 주어진 제한조건(constraint)들 내에서, 우리가 목적으로 하는 함수(objective f...

#python #python-libs #gurobi+3

2020-01-26·⏱ 8m

Optimization in python with pulp - Basic.

python으로 선형 계획법 문제를 풀어 봅시다. pulp라는 python에서 linear programming을 할 수 있는 라이브러리를 정리합니다. 우선, 본격적으로 최적화 문제를 풀어야 한다면, 즉, 변수들의 수가 엄청나게 많고 복잡하다면,...

#python #python-libs #gurobi+4

2020-01-25·⏱ 1m

wikipedia - Heteroscedasticity-consistent standard errors

통계 분야에서, 그리고 linear regression과 time series analysis의 맥락에서 econometric(계량경제학) 분야에서, heteroscedasticity-consistent (HC) standard errors가 주...

#glm #gee #statistics+2