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Git command 1. 저장소 관련 명령어// 로컬 저장소 복제git clone 사용자명@호스트:/원격/저장소/경로 // 추가와 커밋git statusgit add *git commit -m "contents"git push origin master // 원격 서버로 발행git remote add origin 2. 브랜치 관련 명령어// 브랜치 만들기git checkout -b branch_name // 브랜치 이동git checkout master // 브랜치 삭제git branch -d branch_name // 원격 저장소로 전송git push origin branch_name 3. 저장소 갱신과 병합// 저장소 갱신git pull // 변경내용을 현재 브랜치에 병합git merge branch..

Numpy - Sparse Matrix TfidfVectorizer에 bigram을 사용하여 변환된 3068x23466 sparse matrix에 unigram을 이어붙이고 싶을 때,여러 개의 서로 다른 sparse matrix를 이어붙이는 방법에 대해 적어두려고 합니다. 1. np.c_import numpy as np # matrix a, bnp.c_[a, b]* sparse matrix의 경우 'CClass object is not callable' 오류 2. np.concatenateimport numpy as np # matrix a, bnp.concatenate((a, b))* sparse matrix의 경우 'Error While Concatenation - zero-dimensional ar..

Neural Networks: Motivations 이전에 Logistic Regression을 통해 Quadratic model을 분류할 수 있게 되었습니다.하지만 feature가 2~3개가 아니라 10만개가 넘는다면? Logistic Regression으로 성능을 내기 힘들게 됩니다. 대표적인 예시가 컴퓨터 비전 분야입니다. 예를 들어, 사진을 주고 이것이 자동차인지 아닌지 컴퓨터가 구분하는 것입니다.사람이 보기에 자동차의 손잡이는 그냥 손잡이 모양이지만,컴퓨터가 보는 손잡이는 아래와 같은 Binary code로 이루어져 있습니다. 만일 사진의 크기가 500 x 500 픽셀이라면, feature의 수는 25만이 됩니다. 여기에 흑백 사진이 아닌 컬러 사진이라면 RGB가 추가되어 75만개의 featur..

Regression Linear Regression, Logistic Regression, Softmax Regression에 관해 정리한 좋은 자료를 찾아서 공유합니다. 출처 : TensorFlow KR - Deep NLP Study

Logistic Regression Logistic Regression이란, 우리말로 로지스틱 회귀라고 하는데, 역시 전혀 감이 안옵니다.간단히 설명하자면, Logistic Regression은 분류(Classification)를 위한 예측모델입니다.특히 Negative 또는 Positive, 즉 0 또는 1로 정의되는 이항형 문제에서 사용됩니다.Anderw Ng이 들었던 예시는 다음과 같습니다.어떤 암 환자의 종양의 크기에 따라 이것이 악성인지 아닌지를 판단하는 문제입니다. 만일 Linear Regression 처럼 선형 모델을 만들게 되면,종양이 아주 큰 경우에 대해 예측 값이 틀리게 되며, 이러한 오버피팅이 자주 발생하게 됩니다.따라서 No를 0, Yes를 1로 가정했을 때, feature를 어떻게..

Linear Regression Linear Regression 은 우리 말로 선형 회귀(?) 라고 하는데 별로 와닿지 않습니다.간단히 말하면, Linear Regression이란 어떤 두 개의 변수 사이의 선형 상관관계를 모델링하는 것입니다.Andrew Ng이 말했던 집 값의 상관관계를 예로 들어 보겠습니다. 일반적으로 집의 크기가 클 수록 가격이 높게 나타납니다.위의 그래프와 같은 데이터가 있다면 상관관계를 우측 상향하는 직선으로 표현할 수 있습니다.그렇다면 저 직선은 어떻게 해야 정확하게 그릴 수 있을까요?(직선을 정확하게 그린다는 말은 실제와 비슷한 예측모델을 만든다는 말을 의미합니다) 바로 경사하강법(Gradient Descent)을 통해 조정할 수 있습니다. Gradient Descent Gr..