Leo's Garage

스탠포드 대학 딥러닝 강의 목록 Deep Learning http://web.stanford.edu/class/cs230/ CS230 Deep LearningCourse Information In person lectures are on Tuesdays 11:30am-1:20pm.. Lectures will be held at Hewlett Teaching Center 200. All class communication happens on the CS230 Ed forum. For private matters, please make a private note visible only to the course iweb.stanford.edu [ Natural Language Processing ] CS 12..

하나의 함수와 또 다른 함수를 반전 이동한 값을 곱한 다음에 구간에 대해 적분하는 수학연산자이다.컨볼루션이 필요한 이유는 아래와 같다.입력과 출력이 있는 기본 시스템에서 어떤 출력 값이 현재 입력에만 영향을 받는 것이 아니라 이전 입력의 값에도 영향을 받는다고 할 때, Convolution 연산을 사용한다.여기에는 몇 가지 성질이 있는데 LTI (Linear Time Invariant)LTI 시스템은 input에 대하여 Linear하면서 동시에 Time Invariant한 output을 출력하는 시스템을 의미한다. Linear는 선형이라는 의미이다. Input이 scaling되거나 또는 두 input의 합의 형태로 입력될 때, Output도 그와 동일하게 출력되는 것을 의미한다. Time Invarian..

어떤 함수의 근을 빠르게 구하는 방법은 어떤 방법이 있을까? 함수 g(x)가 있다고 하자.가장 쉽게 생각해보면, l, u 라고 하는 임의의 두 수에 대해서 g(l) * g(u) 이때 이 l과 u의 값을 점차 좁혀나가면 해를 찾을 수 있을 것 이다. 이러한 기법을 IVT(Intermediate Value Theorem)이라고 한다. 이 IVT 방법을 이용하여 l + u / 2 값을 r값으로 하고 l과 u를 변경해가면서 해를 찾아가는 방식을 Bisection이라고 한다. 말 그대로 l과 u에 대한 g(u)* g(l) 하지만 이 방법보다 더 빠르게 근을 찾는 방법이 있다.  바로 Newton's method이다. Newton's method의 핵심은 f'(a)가 x = a에서의 접선의 기울기라는 기하학적인 미..

import numpy as np# Example matrixmatrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])# Calculate the rank of the matrixrank = np.linalg.matrix_rank(matrix)print("Rank of the matrix:", rank) # Rank of the matrix is 2In linear algebra, the rank of a matrix A is the dimension of the vector space generated (or spanned) by the columns. This corresponds to the ma..

예시 코드는 아래와 같다. # PACKAGE# First load the worksheet dependencies.# Here is the activation function and its derivative.sigma = lambda z : 1 / (1 + np.exp(-z))d_sigma = lambda z : np.cosh(z/2)**(-2) / 4# This function initialises the network with it's structure, it also resets any training already done.def reset_network (n1 = 6, n2 = 7, random=np.random) : global W1, W2, W3, b1, b2, b3 W1 = r..

Numpy에서 Matrix 형태로 Data를 선언한 뒤에 목적에 맞게 Column이나 Row로 분리할 수 있다. import numpy as npdata = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])print('data is', data)x = data[:,0] # convert data column 0 to rowprint('x is', x)y = data[:,1] # convert data column 1 to rowprint('y is', y)z = data[:,2] # convert data column 2 to rowprint('z is', z)a = data[0,:] # convert data row 0 to rowprint('a is', a)print('the shape..

Databases Relational databases Define relationships between tables of data inside the database Tables rows = records, columns = fields Combined Data Schema Introducing queries 아주 큰 Datasets에 적합하다. SELECT FROM SELECT name FROM patrons; patrons 테이블에서 name 필드에 해당하는 값을 가져와 SELECT card_num, name FROM patrons; patrons 테이블에서 card_num과 name 필드에 있는 값을 가져와 Writing queries Aliasing rename columns SELECT na..

Data Workflow Data Collection & Storage → Data Preparation → Exploration & Visualization → Experimentation & Prediction Data engineer는 Data Collection & Storage와 연관되어 있다. Data Engineer는 the correct data in the right form to the right people as efficiently as possible A data engineer’s responsibilities Ingest data from different sources Optimize databases for analysis Remove corrupted data Develo..

Mac에서 Ruby를 update할 때는 아래와 같이 수행하자. 이 경우, rbenv로 버전을 관리할 수 있다. rbenv 설치 brew install rbenv ruby-build ruby 설치 rbenv install 2.x.x ruby 버전 번경 rbenv global 2.x.x rbenv local 2.x.x ruby path 수정 echo 'export PATH="$HOME/.rbenv/shims:$PATH"' >> ~/.zshrc echo 'eval "$(rbenv init -)"' >> ~/.zshrc source ~/.zshrc 이후에 reby Gem을 이용하여 jekyll themes를 적용할 때는 아래를 수행한다. bundle install bundle exec jekyll serve

Poisson Distribution N(t)는 발생한 어떤 사건의 수를 의미하며 t에 대한 함수이다. 이 t는 시간일 수도 있고, 길이나 부피일 수도 있다. Lamda는 단위 시간 혹은 길이,부피에 대한 사건이 발생할 평균값이다. 여기서 Counting Process는 t동안 발생하는 사건의 수에 대한 확률 과정이다. 말이 좀 어색한데 예를 들어 1시간에 오는 버스의 수도 Counting Process라고 할 수 있다. 푸아송 과정은 t시간 동안에 발생하는 사건의 수를 나타내는 확률과정인데 정상성과 독립성을 만족하면서, 초기 사건의 수가 0번이고, 발생할 사건의 수가 푸아송 분포를 따라야 한다. 1번 문장의 첫번째 식을 살펴보자. 충분히 작은 시간구간 h에서 사건이 0회 발생할 확률은 다음과 같다. h..