Economics & Deeplearning

데카르트는 그의 저서 방법서설에서 진리를 탐구하는 방법으로 다음과 같은 네 가지를 말한다1. 명백하게 진리라고 인정할 수 없으면 참이라고 할 수 없다는 것2. 사고의 대상을 더 잘 이해하려면 잘게 나눌 것3. 단순한 것에서 복잡한 것으로 순서에 따라 사고를 유도할 것4. 완전한 열거와 광범위한 재검토를 할 것

"우리 스승님께서 이르시길, 깨달음은 전해지는 것이 아니어서 무학은 후대로 전해질수록 그 진체가 올곧이 전해지지 않으니, 오직 바른 길은 스스로 시작해 완성하는 길 뿐이다 하시었소." "우리 스승님께서 이르시길 '고수가 되기 위한 수련이 아닌 완성을 위한 수련이 참된 길이라' 하시었소." 호리건곤 임보산이 말했다. "우리 스승님께서 이르시길, '절기가 무슨 필요가 있는가. 여기 있는 책을 모두 달통하면 천하제일고수가 되겠다.' 하시었소."연공이 목청을 돋우며 대답했다. "우리 스승님께서 이르시길, '신공절예는 없다. 백 번 천 번을 익히면 그것이 신공절예이니라.' 하셨습니다. "권법을 백번을 익히면 신법이 저절로 드러나고 천번을 익히면 그 이치가 스스로 드러난다고 했다수백 수천번 권술을 연습해야 비로소 ..

xgboost 로 gbm 의 시대가 왔지만(정규화와 분산성?) lightgbm 이 leaf wise gbm 으로 속도와 정확성 두마리 토끼를 잡았다고 생각했는데 boosting 모델의 parameter tuning 은 항상 문제였다 overfitting 이 되기 쉬워 조정을 잘 했어야하는데 오늘 catboost 에 대한 글을 읽으면서 논문을 대충 훑어봤는데 무릎이 탁 쳐진다. 기본설정이 좋아서 파라미터 튜닝이 별반 차이 없다고 하는데 그 이유를 알 것 같았다. https://arxiv.org/abs/1706.09516 Fighting biases with dynamic boosting catboost 의 구현 알고리즘이다. all current implementations are susceptible t..

https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/03/questions-dimensionality-reduction-data-scientist 원문은 위에 링크에 존재합니다. 발번역입니다. 원문을 읽어보시는 게 좋을 것 같습니다. 수백개의 변수를 가진 데이터셋으로 모델을 만들거나 수 많은 변수들이 상관관계가 있을 경우, 차원 축소를 쓴다.Questions & Answers1. 1000개의 입력변수와 1개의 타겟 변수를 갖는 머신러닝 문제를 상상하자. 입력 변수들과 타겟 변수 사이의 관계에 기반하여 가장 중요한 100개를 선택한다.이것은 차원 축소의 예인가? A. Yes B. No Solution : (A)2. [True or False] 차원 축소 알고리즘을 적용하기 위해서는 ..

https://www.springboard.com/blog/machine-learning-interview-questions/ 원문은 위에 링크에 존재합니다.관련 있는 내용에 대해서만 짤막하게 적겠습니다. 발번역입니다.원문을 읽어보시는 게 좋을 것 같습니다.Q1- What’s the trade-off between bias and variance? Q1- 편의-분산 상충관계( 바이어스 배리언스 트레이드 오프) 란 무엇인가?More reading: Bias-Variance Tradeoff (Wikipedia) 편의(bias, 바이어스)란 사용하는 학습 알고리즘에서 잘못되거나 너무 단순한 가정때문에 발생하는 에러. 데이터에 대한 underfitting이 발생할 수 있다.분산은 사용하는 학습 알고리즘이 너무 ..

출처 : https://stackoverflow.com/questions/42605769/openai-gym-atari-on-windows이젠 이렇게 설치하시면 됩니다.A while ago I have created a fork with Windows support (devs of original repository do not merge or even comment PRs and issues). It does not require neither MSYS/Cygwin nor CMake or Zlib.To simply install atari-py wheels (binaries) use this command:pip install --no-index -f https://github.com/Kojoley/a..

제가 여러 번 해보고 된 방법을 정리해보았습니다. nouveau 를 끄는 것과 CUDA 를 deb으로 실행하지 않는 것(deb는 openGL을 그냥 깔아버리는 듯 합니다, openGL을 깔면 무한 로그인 에러가 납니다).tensorflow 파일을 직접 받는 것, --ignore-installed 옵션을 주는 것, 아나콘다 폴더의 권한을 얻는 것 등이 핵심이었습니다. 1. ubuntu 14.04를 설치한다. 2. https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 에 들어가서 CUDA ubuntu 14.04 용 run 파일을 받아두고 3. https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download 에 들어가서 cudnn 파일도 받은 다음에 둘 다 hom..

요즘 IML 공부하는데 참 어렵네요.익숙해 지는데 시간이 필요할 거 같아요. 혹시 해보신 분 계시면 좀 알려주세요.================================================================================proc iml; x={1 2 3 4, 5 6 7 8, 9 10 11 12, 13 14 15 16}; k=diag(x); do i=1 to 4; do j=1 to 4; if k[i,j] = 0 then k[i,j]=.; end;end; z=countn(k); print x, k, z; quit;대각행렬을 뽑고 대각행렬에서 0인 값은 missing 으로 만들고 나머지의 갯수를 셉니다.

1 11111011101110111 2 11111110011111110 3 11111111111110111 4 00000000100011010... ...위와 같은 데이터를 불러들일 때 간단한 방법 없을까요?....아래같이 일일이 지정하는거 말고~~~~ data a; infile "D:\data\data1.dat" missover pad; input @1 id $2. @21 x1 1. @22 x2 1. @23 x3 1. @24 x4 1. @25 x5 1. @26 x6 1. @27 x7 1. @28 x8 1. @29 x9 1. @30 x10 1. @31 x11 1. @32 x12 1. @33 x13 1. @34 x14 1. @35 x15 1. @36 x16 1. @37 x17 1. ; run;=======..

vehno 1,2 를 포함하는 casenum만 남기고 나머지 변수를 분석하기 위해서, 나머지 casenum는 지워야 합니다. CASENUM VEHNO BODYTYPEINJSEVERITY2011104292521 Passenger CarInjury2011104292522 Light TruckInjury2011104293172 Passenger CarInjury2011104293181 Light TruckInjury2011104293541 Passenger CarInjury2011104294051 Passenger CarInjury 같은 casenum로 그룹핑 시키기 위해서 lag를 사용했지만, 나머지 casenum는 지울 수 없었습니다. 혹시 다른 방법에 대해서 알려주시면 너무 감사하겠습니다. =======..