Truman Show

1. 활성화 함수(Activation Function)란? synapse는 전달된 전기신호가 최소한의 자극 값을 초과하면 활성화되어 다음 뉴런으로 전기신호를 전달한다. 활성화 함수는 이것을 모방하여 값이 작을때는 출력값을 작은겂으로 막고 일정한 값을 초과하면 출력값이 급격히 커지는 함수를 이용한다. 신경망에서는 전달받은 데이터를 가중치를 고려해서 합산하고 그 값을 활성화 함수를 적용해 다음층에 전달한다. 신경망에서는 활성화 함수로 비선형함수를 사용해야 한다. 입력 신호의 총합을 출력신호로 변환하는 함수 입력 신호의 총합이 활성화를 일으키는 지를 정하는 역할 가중치가 곱해진 입력 신호의 총합을 계산하고, 그 합을 활성화 함수에 입력해 결과를 내는 2단계로 처리된다. 입력 신호의 총합 계산 : a = w1x..

1. 원형그래프(pie chart) 질적자료(범주형자료)에 대한 상대도수분포를 나타내기 위해 일반적으로 사용되는 그래프 원을 그린 후 그 원에 각 계급의 상대도수에 대응하는 면적 또는 부분으로 나눈다. 상대도수값을 가지고 시각화 도수 (frequency) : 각 범주에 속하는 관측값의 개수 상대도수(relative frequency) : 도수를 전체 개수로 나눈 비율 # 기본 사용법 labels

분할표 (contingency table) 명목형, 순서형 데이터의 도수를 표로 나타낸다. table() : 데이터의 빈도수 체크 # 빈도수 체크 x

애플파이를 좋아해서 종종 사먹는데, 사먹는 김에 여러 빵집들의 애플파이를 비교해 보기로 하였다. 굉장히 주관적인 기준으로 비교하는 것이라서 혹시 이 글을 읽는 빵집 사장님들이 속상해 하지 않았으면 좋겠습니다. 좋아하는 애플파이 기준 사과의 식감이 약간 살아있다.(물렁 X, 아삭 X) 단맛과 신맛의 밸런스가 좋다. 사과향 >= 시나몬향 1. [서울/강남/역삼] 좋은아침페스츄리 애플파이 (3,600원) 페스츄리 전문이라 그런지 페스츄리가 바삭바삭 맛있다. 속이 꽉차있고 크림처럼 부드러움 사과 알갱이가 작아서 아쉬움. 사과 크림을 먹는 느낌 정성스럽고 맛있음 가격대비 평범하게 괜찮다. 2. [편의점] CU 애플파이 (3,000원) 생각보다 맛있었다 전체적으로 다 달다. 빵도 설탕물 뿌린것처럼 달다. 사과가 적..

1. 인공지능(Artificial Intelligence, AI)이란? 기계가 사람처럼 스스로 생각하고 판단하여 행동하도록 하는 것 인간의 지능을 갖고 있는 기능을 갖춘 컴퓨터 시스템 인간의 지능을 기계 등에 인공적으로 구현한 것 인간이 가지고 있는 인식, 판단 등의 지적 능력을 모델링하여 컴퓨터에서 구현하기 위해 다양한 기술이나 소프트웨어, 하드웨어, 이를 포함한 컴퓨터 시스템을 통틀어 일컫는 말 SAS의 정의 : 기계가 경험을 통해 학습하고 새로운 입력 내용에 따라 기존 지식을 조정하며 삶과 같은 방식으로 과제를 수행할 수 있도록 지원하는 기술 2. 머신러닝(Machine Learning, ML)이란? 제공된 데이터를 통하여 스스로 학습하는 방법 알고리즘을 이용해 데이터를 분석, 분석을 통해 학습, ..

뇌파(EEG: electroencephalogram) 대뇌의 뇌 신경세포들의 활동 뇌 활동의 변동을 공간적, 시각적으로 파악할 수 있는 지표 의식 상태와 정신활동에 따라 변화하는 특정한 패턴을 보임 뇌파의 종류 뇌파 주파수 의식 상태 감마파 30 Hz 이상 외적의식 불안, 흥분 베타파 13 ~ 30 Hz 외적의식 평상시의 뇌파 / 외부와 대응하여 긴장상태에서 일을 처리하고 있는 상태 알파파 페스트알파 8 ~ 14 Hz 12 ~ 13 Hz 내적의식 주의 집중과 약간의 긴장 미들알파 10 ~ 12 Hz 공부능률 향상, 정신통일 상태, 기억력과 집중력 최대 상태, 스트레스 해소 슬로우알파 8 ~ 9 Hz 명상, 무념 명상 세타파 4 ~ 7 Hz 내적의식 졸음 상태, 얕은 수면 델타파 0.5 ~ 3 Hz 무의식..

grep : 동일한 문자열을 벡터에서 찾아서 인덱스 번호를 리턴하는 함수 기본 사용법 # 해당 인덱스 번호로 출력 text

reshape2 : 모양을 바꾸는 라이브러리 # reshape2 임포트 library(reshape2) melt 컬럼이 많은 가로(wide) 형태를 세로(long)방향으로 긴 형태로 변경하는 함수 melt(데이터프레임, id = 기준컬럼이름) # year을 기준으로 묶기 melt(sales, id='year') # name을 기준으로 묶기 melt(sales, id='name') # 두개의 컬럼을 기준으로 묶기 melt(sales, id=c('year','name')) dcast long(세로)을 wide(가로) 형태로 변경 melt 모양의 데이터셋을 원래대로 바꾸는법 dcast(데이터프레임, 기준컬럼~variable, 그룹함수) # 기본 사용법 m

sqldf SQL을 이용해서 데이터를 처리 sqldf 라이브러리 설치 및 임포트 install.packages("sqldf") library(sqldf) sqldf 사용 예 # emp 테이블에서 사원번호 출력 sqldf("select employee_id from emp") # 부서번호가 20인 사원들의 사원번호 출력 sqldf("select employee_id from emp where department_id=20") # 부서번호들의 중복을 제거하고 출력 sqldf("select distinct department_id from emp") # 부서번호가 30인 사원들의 모든 정보 출력. 급여를 내림차순으로 정렬 sqldf("select * from emp where department_id=30 o..

summarise : 주어진 데이터 집계 # 전체데이터의 집계값을 구하는 방법 emp%>% summarise(sum_sal = sum(SALARY)) # 여러가지 집계값 구하기 emp%>% summarise(sum_sal = sum(SALARY), avg_sal = mean(SALARY)) # summarise_at 사용 emp%>% summarise_at(c('SALARY','COMMISSION_PCT'), c(sum,mean),na.rm=T) # summarise_if : 조건에 맞는 데이터에 함수를 전부 적용함emp%>% summarise_if(is.numeric,sum,na.rm=T) emp%>% summarise_if(is.integer,sum,na.rm=T) group_by 그룹핑할 컬럼을 나..