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스터디228

[CS224w] Colab 1 - Node Embeddings 강의자료 1~3 기반 colab 프로그래밍 과제이다. 1. Introduction 2. Feature Engineering for Machine Learning in Graphs 3. Node Embeddings Dataset Zachary's karate(가라테) club network라는 그래프 데이터를 이용할 것이다. NetworkX에 내장되어있으니 간단히 불러온다. import networkx as nx G = nx.karate_club_graph() print(type(G)) # print(G.is_directed()) # False 그래프를 그려볼 수 있다. 실행할 때마다 그래프 그림이 달라지지만, 당연히 같은 그래프이다. nx.draw(G, with_labels=True) Question 1.. 2023. 3. 6.
Ch1. Probability Models KeywordsProbability Models, Properties of Probability Models, Uniform Probability on Finite Spaces, Conditional Probability and Independence, Continuity of $P$확률 모형, 확률 모형의 성질, 균등 확률, 조건부 확률, 베이즈 정리, 독립, 수렴성 Probability Model확률론은 uncertainty에 대한 정확한 이해를 제공한다. 이를 이해하는 것은 예측, 의사결정, 자산 위험, 돈을 버는 것에도 도움을 준다. Sample Space, $S$, 표본공간a set that lists all possible outcomes of some unknown experiment or .. 2023. 3. 4.
[확률] 생일문제 $n$명의 사람들 중에서 적어도 한 쌍(두 명)의 생일이 같을 확률을 구하는 문제이다. 문제를 간단히 하여 1년에 365일만 있다고 하자.한번에 생각을 떠올리기 힘드니 작은 문제부터 확장해보자.1. $n=2$ 일 때두 명의 생일이 같은 사건은 $A = \{(1, 1), (2,2), \dots, (365, 365)\}$이고 표본공간 $S = \{ (1, 1), (1, 2), \dots, (365, 364), (365, 365) \}$이므로 확률을 계산하면 $P(A) = \cfrac{365}{365^2} = \cfrac{1}{365}$ 이다. 2. $n$명의 생일이 모두 같을 확률$|A| = 365$이고 $|S| = 365^n$이므로 $P(A) = \cfrac{1}{365^{n-1}}$ 이다. 3. $n$명.. 2023. 3. 2.
[선형대수] Vector, Matrix, Gaussian Elimination, LU-decomposition, LDU-decomposition, inverse Introduction벡터벡터(vector)는 덧셈과 상수배(scalar multiplication)가 의미를 갖는 대상을 말한다.덧셈의 항등원에 해당하는 벡터를 영벡터(zero vector)라 하고 $\mathbf{0}$으로 표기한다.더하기의 역원이 존재하면, 실수에서와 같이 (-)를 붙여 표시한다. $-\mathbf{v}$벡터 $\mathbf{v}$에 대하여 덧셈과 상수배를 만족하는 벡터를 모아 놓은 공간을 벡터공간(vector space)라 부른다. (벡터공간에 대한 설명은 나중에) 벡터는 유한개의 숫자를 순서대로 모아놓은 배열의 한 형태가 될 수 있다.\[ \mathbf{v} = \begin{bmatrix} v_1 \\ v_2 \\ \vdots \\ v_m \end{bmatrix} \]이 벡터는 .. 2023. 2. 20.
[확률] 베이즈 정리 (Bayes' theorem) 베이즈 정리에 필요한 notation을 먼저 정리하고 가자. 결합 확률 (joint probability)사건 $A$와 사건 $B$가 동시에(함께) 발생할 확률을 결합확률이라 하고 $P(A, \ B)$로 나타낸다.고등학교 수학에서는 $P(A \cap B)$로 나타내기도 하며 정확히 $P(X=x, Y=y)$로 정확히 표기하기도 한다.  조건부확률 (conditional probability)사건 $B$가 일어났을 때(이런 사실이 알려졌을 때) 사건 $A$가 발생할 확률을 조건부 확률이라 하고 $P(A | B)$로 나타낸다.   확률의 곱셈정리 (multiplication theorem)결합확률과 조건부확률은 아래와 같은 관계가 성립한다.\[ P(A, \ B) = P(A | B)P(B) \]  전체 확률의 .. 2023. 2. 18.
[pandas] [판다스] DataFrame 조작하기, MultiIndex 전에 만든 미국 5개주의 인구와 면적 데이터를 이용해보자. Transpose DataFrame은 2차원 배열로 취급하므로 전치행렬과 같은 transpose 연산이 가능하다. population_dict = { 'California': 38332521, 'Texas': 26448193, 'New York': 19651127, 'Florida': 19552860, 'Illinois': 12882135, } area_dict = { 'California': 423967, 'Texas': 695662, 'New York': 141297, 'Florida': 170312, 'Illinois': 149995, } states_T = pd.DataFrame([population_dict, area_dict], ind.. 2023. 2. 15.
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