machine-learning
·⏱ 5m
t-SNE와 perplexity
t-sne t-sne는 복잡한 차원의 데이터를 축소하는 기법을 말합니다. PCA와 유사한데, PCA의 경우 데이터를 오쏘고날한 선형 벡터의 합으로 표현하기 때문에, 잃어버려지는 정보의 양이 좀 많죠( 대신 속도는 t-sne에 비해서 훨씬 빠릅니다...
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python-libs
·⏱ 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...
python-libs
·⏱ 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...
python-libs
·⏱ 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...
python-libs
·⏱ 11m
데이터의 차원을 줄여봅시다.
데이터 차원을 왜 줄여야 하나요? 우선 쓸모가 없으니까요. 사람들이 빅데이터라는 말을 하기 시작한 이후부터는(물론 저 단어는 정말 쓸모없습니다만), 가령 엑셀같은 데이터에 그냥 칼럼이 엄청 많아도 너무너무 좋다고 생각할 지도 모릅니다. "우리에게...