dev-tools
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Git - git을 사용해서 논문을 쓸겁니다.
Intro 최근에는, 논문을 하나 새로 쓰고 있습니다. 그리고 꽤 오랫동안 블로그를 운영한 덕분인지 책도 집필 제의가 들어와서 조금 진행을 해보고 있는 상황이죠. 대학원 연구실을 떠난 이후에는 상대적으로 긴 호흡의 문서화 프로젝트들을 진행하는 일...
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Python, Java, AI/ML, Vim, Web, CS 이론 등 소프트웨어 개발 및 엔지니어링 기록
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machine-learning
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PaperSummary - The bibliometric analysis of scholarly production - How great is the impact?
About Paper Citation info는 다음과 같습니다. Abstract 초월 번역 Bibliometric Method(or Analysis)는 research 평가 방법론(research evaluation methodology)를 위...
machine-learning
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PaperSummary - Green supply chain management - A review and bibliometric analysis
잡설 뜬금없는 잡설이겠으나, 저는 구글scholar에서 논문을 검색합니다. 누군가는 양질의 논문을 검색하기 위해서 sciencedirect를 사용할지도 모르겠습니다만, 저에게는 편한 interface가 훨씬 더 중요하죠. 뭐 좀 나쁘게 말하자면,...
machine-learning
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Bibliometric 에 관한 논문들을 정리하는 폴더입니다.
Intro paper-summary에 대한 내용들이 쌓여 가면서 폴더별로 분류하는 것이 필요하다는 생각을 하게 되었습니다. 따라서, 이 폴더에는 biliometric study에 대한 논문들만을 주로 요약하여 작성할 예정입니다. 논문 summar...
python-libs
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Python - sklearn - Probability Calibration
Intro 이 글의 내용을 정리하고 번역하였습니다. Calibration of Predictions 흔히들 Calibration은 "실제 현상에서의 빈도"와 "예측 모델을 통해 예측된 확률값"이 같은 정도를 말한다고 보시면 됩니다. (기본적으로는...
python
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Python - generator/iterator - Merge.
Intro 코딩을 하다가, 대용량의 데이터를 가져올 때, 용량이 너무 커서 램에 한번에 올리기가 어려운 경우, generator/iterator를 사용하는 경우들이 있죠(엄밀히 따지면 generator와 iterator는 다르지만 이 글에서는 차...
python-libs
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Python - sklearn - class ID는 그냥 서로 다르기만 하면 되나?
Intro 사실 사소한 질문입니다. classification 문제를 풀 때, Data Y에 대해서 class Label을 지정해주죠. 즉, 만약 우리의 의 데이터가 다음과 같다면, 우리는 10개의 sample을 가지고 있으며, 0 아니면 1로 ...
python-libs
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Python - sklearn - fit, partial_fit
2-line summary 은 여러 weight fitting을 까지 수행하는 경우를 말하고, 은 딱 1번의 iteration만을 진행하는 것을 말한다. 따라서, 만약 'converge'하지 않는다는 조건 하에서, parameter 를 10으로 ...
python-libs
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Python - sklearn - warm_start.
2-line summary 에서 model의 의 default는 임. 이는 을 실행할 때, 이전에 업데이트된 weight(coefficient)를 초기화하고 다시 fitting한다는 것을 의미한다. 만약 를 True로 설정하고 진행한다면, 을 실...
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Python - Selenium - Extract meta info.
Intro 우리가 보는 웹페이지는 크게 head, body로 구성되어 있죠. 그리고 head에는 로 작성된 아이들이 있는데, 보통 meta-data라고 무릅니다. meta-data는 "데이터에 대한 데이터"라고 생각하시면 됩니다. 많은 경우, 우...
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Python - TypeError - Object of type 'int64' is not JSON serializable
Intro python으로 코딩을 하다가, 를 사용해서 뭘 좀 처리하고(보통은 ML 모델에 넘기죠), 이 결과를 json 파일로 저장하려고 할 때 다음과 같은 오류가 뜰 때가 있습니다. 대충 "Type"이 문제고, int64의 변수 타입은 jso...
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Python - Dictionary - 깊숙하게 합치자.
Intro python으로 코딩하면서, 가장 많이 사용하는 아이가 바로 dictionary입니다. 필요에 따라서 그냥 set operation처럼 쓸 수도 있고, json으로 serialization하기도 편하고 다양한 편리함을 갖추고 있죠 UP...
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gensim - tutorial - doc2vec with trained word2vec
2-line summary intro 지금까지 저는 word2vec도 공부했고, doc2vec도 공부했습니다. 그리고, doc2vec은 word2vec과 연결되어 있죠. 우선 간단하게 지금까지 공부한 것들을 복습해보겠습니다. AGAIN: word...
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sklearn - semi supervised learning
Intro: What is semi-supervised learning semi-supervised learning은 "비교적 적은 양의 label data로부터, labeling되어 있지 않은 unlabeld data에 대해서 label을 붙이...
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Networkx에서 node 합치기(MERGE node)
Intro node의 uniqueness가 보장되지 않은 network를 대상으로 network 분석을 수행하고 있습니다. node의 uniqueness가 보장되지 않았다는 말은, "현재의 network에서 서로 다르게 표현된 두 node가 정말...
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FastText에 document를 학습시킬 때, itertools.cycle 사용하기.
Intro 요즘 저는 FastText를 이용해서 단어의 의미를 학습시키고 있습니다. word2vec도 doc2vec도 있습니다만, fasttext의 경우는 vocabulary에 없는 단어들이라도 형태적인 유사성을 고려해서, 의미를 파악할 수 있다...