networkx - community detection - greedy modularity communities
1-line summary girvan-newman method말고, networkx - greedy modularity communities를 사용하면, 훨--씬 빠르게, 더 높은 modularity를 가지는 community 집단을 뽑아낼 수...
1-line summary girvan-newman method말고, networkx - greedy modularity communities를 사용하면, 훨--씬 빠르게, 더 높은 modularity를 가지는 community 집단을 뽑아낼 수...
3-line summary modularity는 네트워크에서 클러스터링을 수행했을 때, 얼마나 잘 나누었는지를 측정하기 위한 지표. configuration model을 null model로 하여 random할때보다 얼마나 더 차이가 있는지를 비...
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...
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 ...
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...
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,...
intro Genetic algorithm에 대해서 예전에 수업때 사용해본적도 있고 했지만, 다시 한번 공부해보기로 했습니다. 또 예전에 C++로 코딩할 때와 다르게 python으로 코딩하면서 부터는, 알고리즘을 구현하는 것이 상대적으로 쉬워서,...
다시 최적화시간이 생각납니다 하하핫. LP는 Linear Programming의 약자인데, 간단히 말하면 연립방정식의 해를 찾는 것라고 해도 아무 문제가 없습니다. LP의 기본적인 형태는 대략 다음과 같습니다. 목적식이 있고, 이 목적식을 만족하...
constraint가 있을 경우에 optimization 방법 이전에는 constraint가 없는 상황에서, 비교적 간단하게 최적화를 했습니다. constraint가 없는 경우에는 그냥 그려진 objective function만을 미분하여 gra...
scipy를 이용한 optimization. 제가 공부한 포스트에서는 로 importing한 다음 를 이용하는데, 요즘에는 이게 막혀 있는 것 같아요. 묘하게도 반드시 와 같은 방식으로 사용해야 합니다. 아무튼, 이전에 포스팅한 sympy에 비해...
gradient decent method and plotting with matplotlib datascience school의 자료를 보다가 최적화라는 포스트를 보고, 정리를 해야 할것 같았습니당. 계속 이어지는 자료이긴 한데, 여기서는 gra...