life
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넷플릭스 영화 <버드박스> 시청자 4500만 동원했다.
넷플릭스의 영화 가 시청자 4500만을 동원했다고 한다. 씨네21의 기사를 참조했다. 넷플릭스 , 공개 첫주 4500만 동원했다. 그럴 수 있다. 하지만 정말 그럴까? 라는 의구심이 드는 것 또한 사실이다. 해당 기사에 따르면 4500만명이라는 ...
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python-libs
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5년동안 수집한 개인 인간관계 데이터를 분석합니다.
인간관계를 분석합니다. 이번에 파이콘 한국 2018에서 발표하게 되어 발표자료를 준비하고 있습니다. 일단 여기에는 그림은 들어가지 않을 예정이고, 코드만 정리해서 보여줄 예정입니다. 발표자료는 여기서 보실 수 있습니다. 아무래도 필요한 부분들을 ...
data-science
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3개월동안 먹은 커피 기록을 분석합니다.
3개월동안 마신 커피 데이터를 분석합니다 3월 초부터 6월 19일까지 저는 잠시 대학원을 떠나 집에서 머물고 있었습니다. 저는 집에서는 공부를 못해서 늘 집앞에서 커피를 먹으면서 공부를 했습니다. 문득 카드 사용 내역을 보는데, 이걸 활용해서 뭔...
machine-learning
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tensorflow) 기본부터 다시 - linear regression
왜 나는 늘 복습만 하는가? 텐서플로우는 예전부터 조금씩 공부를 하긴 했는데, 자료가 다 여기저기 흩어져 있어서ㅠㅠㅠ여기에 다시 정리해두기로 했습니다. 사실, 솔직한 고민은 좀 있습니다. 가 있는데 굳이 tensorflow를 써야 하나? 필요할까...
data-science
·⏱ 8m
데이터분석이고 나발이고 일단 수치들을 잘 표준화하는 것이 필요하지 않을까요?
scaling is most important thing ever. 엑셀을 열어보면 늘 칼럼의 데이터는 엉망진창입니다. missing data는 기본이고, 값이 있어도 지나치게 큰 데이터들(outlier)이 있거나, 칼럼 별로 range가 다르거...
data-science
·⏱ 13m
spectral clustering에 대해서 정리해보겠습니다.
일반적인 clustering 클러스터링을 하기 위해서는 개체 간의 거리를 재는 것이 중요합니다. 이 때, 이 개체 간의 거리를 무엇으로 재는가? 가 중요한데, 데이터가 이라면, 는 개체의 이름, 은 개체가 가진 특성의 이름이 되겠죠. - 예를 들...