f_
frhyme.code
Tags>#machine-learning

#machine-learning

총 35개의 아티클

Page 1 of 3
함께 자주 쓰인 연관 태그:#python(17)#python-libs(12)#sklearn(8)#keras(6)#database(6)#graphdb(6)
others
·⏱ 31m

neo4j - data science - part 3

Recommendations 본 챕터에서는 기본적인 데이터에 대한 이해를 바탕으로 추천 author 추천 엔진을 만들어봅니다. 추천이라는 것은 '무엇을 기반으로 하느냐?'가 중요한데, 여기서는 author와 citatin 측면에서 관련있다고 생각...

#database#graphdb#neo4j+3
others
·⏱ 1m

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...

#database#graphdb#neo4j+2
others
·⏱ 6m

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...

#database#graphdb#neo4j+2
others
·⏱ 12m

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...

#database#graphdb#neo4j+4
python
·⏱ 4m

Python으로 이해하는 Bayesian

bayesian??? 네 저는 베이지안을 늘 헷갈립니다. 제 기억이 맞다면, 대학원 면접에서도 베이지안을 물어봤던 기억이 있는데, 그때도 헷갈렷던 것 같아요. 저는 공대생이 맞나요...유사공대생입니다...흑흑 아무튼 세상을 빈도주의적 관점으로 본...

#python#statistics#machine-learning
others
·⏱ 1m

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...

#python#sklearn#machine-learning
machine-learning
·⏱ 6m

Maximal likelihood estimation.

요즘 MLE를 좀 공부해야 할 필요성이 이어서 정리를 하고 있습니다. 늘 말하지만, 모든 예측 모델은 결국 y = ax +b에서 a, b를 찾는 것뿐이죠. 그리고 뉴럴넷이 등장한 이후, 모든 에측 모델은 'gradient descent algor...

#data#machine-learning#mle+1
machine-learning
·⏱ 18m

Structural Deep Neural Embedding

최근에 네트워크의 노드를 벡터로 변환하는 작업을 수행하고 있습니다. "왜 잘 있는 노드를 벡터로 변환해?"라고 말씀하실 수도 있는데, 이건, 기존의 많은 ML/DL 라이브러리들이 숫자에 기반하기 때문이죠. 즉, Graph를 숫자로 변환했을때, 더...

#deep-leanring#machine-learning#ml+2