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[책리뷰] 12 발자국 1부 - 더 나은 삶을 향한 탐험 - 뇌과학에서 삶의 성찰을 얻다.첫 번째 발자국. 선택하는 동안 뇌에서는 무슨 일이 벌어지는가두 번쨰 발자국. 결정장애는 어떻게 극복할수 있는가.세 번쨰 발자국. 결핍 없이 욕망할 수 있는가.네 번쨰 발자국. 우리는 왜 미신에 빠져드는가 2부 - 아직 오지 않은 세상을 상상하는 일 - 뇌과학에서 미래의 기회를 발견하다.일곱 번째 발자국. 창의적인 사람들의 뇌에서는 무슨 일이 벌어지는가.여덞 번쨰 발자국. 인공지능 시대 인간 지성의 미래는? 아홉 번째 발자국. 제4차 산업혁명 시대, 미래의 기회는 어디에 있는가열 번쨰 발자국. 혁명은 어떻게 시작되는가열 한 번쨰 발자국. 순응하지 않는 사람들은 어떻게 세상에 도전하는가열 두 번쨰 발자국. 뇌라는 우주를 탐험하며, 칼세이건을.. 공감수 0 댓글수 0 2018. 9. 12.
[책리뷰] 죽고 싶지만 떡볶기는 먹고싶어 1주 - 그냥 좀 우울해서요. "극과 극은 오히려 통한다고 하죠. 굉장히 자존심이 세 보이는 사람이 오히려 자존감이 낮아요. 자신이 없으니 다른 사람이 나를 우러러보게끔 하려고 하죠." 5주 - 그놈의 자존감 "감정에도 통로가 있어서 부정적인 감정이라고 해서 자꾸 닫아두고 억제하면 긍정적인 감정까지 나오지 못하게 된다." 6주 - 저를 잘 알려면 어떻게 해야 하죠? "사랑의 모양과 색깔은 다 다르니 네 생각대로만 판단하지 마라" 8주 - 드디어, 약물 부작용 "지금까지는 나도 모르게 했던 행동인데, '내가 늘 비슷한 선택을 하는 구나'를 인지했다는 것 자체가 치료죠" 9주 - 지나친 외모 강박과 연극성 인격장애 "사실 공포감은 무언가에 대해 '나만 알고 있을 때 더 커지거든요. 혼자 고통받을 때보다 지금.. 공감수 0 댓글수 0 2018. 8. 23.
[책리뷰] 라틴어 수업 추후 정리 공감수 0 댓글수 0 2018. 8. 23.
[책리뷰] 라이프스타일 비즈니스가 온다 라이프스타일 비즈니스가 온다. - 추후 정리 공감수 0 댓글수 0 2018. 8. 23.
[책리뷰] 그대 눈동자에 건배 히가시노 게이고의 단편 10개를 수록한 소설책.소설책을 읽고싶고 호흡이 짧아 하루 2-3개씩 읽을수 있어 좋았다. [스포 다량함유~~~ 보실거면 뒤로] 재미도 자체는 살짝 아쉽다. 나미야와 비교하면 약하다는 느낌이 있디만 나쁘지 않다, 새해 첫날의 결심 - 뒷 부분 반전보고 생각이 많아짐. 10년 만의 밸런타인데이 - 반전을 풀어가는 방식이 신선해서 좋았음. "이래저래 생각하는 바가 있어서 헤어지기로 결심했어. 지금까지 고마웠어. 앞으로도 멋진 작품 계속 써낼 수 있기를 기도할게. 안녕" 오늘 밤은 나 홀로 히나마쓰리 - "참을성 같은 게 아니라 자기 나름대로 즐기면서 힘든 일을 뛰어넘는 방법을 알고 있었던 것이다." 그대 눈동자에 건배 - 마지막이 좀 허무했음. 렌털 베이비 - 미래 사회에 대한 내용 .. 공감수 0 댓글수 0 2018. 5. 29.
[책 리뷰] 최강의 식사 http://www.kyobobook.co.kr/product/detailViewKor.laf?barcode=9791187512141 감삼 - 완전무결 식단을 한국에서 그대로 구현하기는 힘들었다. 그래서 가정식으로 대체하고 방탄커피로 생활한지 대충 한달쯤 지났다.아침이 가볍고 대부분의 중요한 업무를 오전에 몰아서 한뒤 오후에는 죄책감 없이 편안한 마음으로 휴식을 즐기고 있다. 공감수 0 댓글수 0 2018. 3. 30.
이토록 쉬운 통계&R 16일차 - 차이를 예측하는 통계 개념 - 남자 평균 174.9cm, 여자 평균 162.3cm part 3차이를 예측하는 통계 개념남자 평균 174.9cm, 여자 평균 162.3cm영국의 한 연구팀에 따르면 지난 100년간 한국 남성의 평균 키가 159.8cm에서 174.9cm로 15.1cm 커졌고, 여성의 평균 키는 142.2에서 162.3cm로 무려 20.1cm나 폭풍 성장헀다고 합니다. 170cm 남자와 160cm 여자의 고민이 깊어집니다 ...표본평균의 표준편차데이터의 관측치가 많으면 많은 수록 데이터에서 계산된 평균, 표본평균은 흔들리지 않습니다. 통계학자들이 이 개념을 표현한 것이 바로 표본평균의 표준편차 압니다.표본평균의 표준편차 계싼표본평균은 손쉽게 계산할수 있습니다. 다 더한 다음 관측치의 개수 만큼 나누기만 하면 되죠.그럼 표본평균의 표준편차는 어떻게 계산할까요?현재 우리가 가진.. 공감수 1 댓글수 0 2018. 3. 30.
이토록 쉬운 통계&R 16일차 - 차이를 예측하는 통계 개념 - 웬만해선 이길 수 없다. part 3웬만해선 이길 수 없다주변을 둘러보면 모든 일에 부정적이고 의심이 많은 사람들이 있습니다. 웬만해서는 논쟁에서 그들을 이길 수가 없습니다. 충분히 의미 있는 증거도 모든 것을 의심하는 그들 앞에서는 무용지물이 됩니다. 이 사람들을 이기기 위해서는, 강력하고 묵직한 큰 증거 한방이 필요합니다. 앞에서 살펴본 p-값 이야기를 계쏙해봅시다. -p 값이 얼마나 작아야 데이터 속 차이가 의미를 가질까요?p-값에 대한 판단의 기준으로 0.5는 너무 크지만, 0은 또 너무 작습니다. 그 사이의 적절한 기준이 필요합니다.유의수준p-값은 데이터 속 차이가 얼마나 희귀한지 혹은 흔한지의 정도를 0부터 1사이의 확률로 표현합니다.오랜 시간 수많은 시행착오를 거쳐 5%라는 기준이 자리 잡은 것으로 보입니다. 이렇게.. 공감수 1 댓글수 0 2018. 3. 23.
이토록 쉬운 통계&R 15일차 - 차이를 예측하는 통계 개념 - 지구는 우주의 티끌 part 3지구는 우주의 티끌믿기 힘들지만 지구는 우주에서 백사장의 모래 한알처럼 작은 존재에 불과합니다. 우리 생각보다 세상은 더 넓습니다. 그만큼 데이터의 세상도 넓고요. 표본과 모집단.백사장에 있는 수억 개의 모래알 중 선택된 만 개가 한 줌 안에 들어와 있는 것입니다.이것이 바로 흔히 샘플이라고 부르는 표본(Sample)의 개념입니다.수억 개 모래알이 있는 백사장을, 통계에서는 모집단(Poplation) 이라고 합니다.눈 앞에 있는 데이터 하나를 그냥 분석하는 것도 벅찬데, 통계는 왜 굳이 표본 이야기를 써내서 우리를 힘들게 할까요? 이유는 '비교' 때문입니다. 우리는 앞서 PART1과 PART2를 통해 차이를 확인하고 설명하는 방법들을 간단히 살펴봤습니다. 데이터 속에는 다양한 차이들이 있는데,.. 공감수 1 댓글수 0 2018. 3. 22.
이토록 쉬운 통계&R 14일차 - 차이를 예측하는 통계 개념 - 우연과 운명 사이 part 3우연과 운명 사이PART1 에서는 관심 변수 속 차이를 확인하고, PART2에서는 그 차이를 설명변수와의 관계로 설명하는 방법들에 대해서 살펴봤습니다. 그러나 지금까지 우리가 간과하고 있었던 부분이 있습니다. 바로 그 차이의 의미입니다. 혹시 이 차이가 어쩌다 나온 차이고 재수 좋게 설명되는 관계인 걸 아닐까요?10년 넘게 연락이 없던 친구를 길 가다 우연히 만나면 어떨까요? 그 10년 뒤 또다시 그 친구를 우연히 만나게 된다면 어떨까요? 그 10년뒤 또 만난다면? 이 정도면 도저히 그냥 우연이라고 할 수 없어서 "만날 운명이었다"라고 표현합니다. 수많은 사람들이 영향을 주고 받는 미래는 예측할 수 없고 매 순간 우연으로 우리에게 다가옵니다.데이터 분석에서의 차이도 마찬가지 입니다. 올림픽 대.. 공감수 1 댓글수 0 2018. 3. 15.
이토록 쉬운 통계&R 13일차 - 차이를 설명하는 통계 개념 - 점심 뭐 먹지?(분산분석) part 2차이를 설명하는 통계 개념점심 뭐 먹지? (분산분석)분산분석? 3개 이상의 집단에 대한 평균차이를 검증하는 분석 방법 회사들이 최근에는 데이터 분석에 많은 관심을 보이고 있습니다. 사람들이 더 매력적인 콘텐츠로 옮겨가는 속도 만큼 회사는 빨리 대처를 해야 하기 떄문입니다.문제는 사람들이 뭘 좋아할지를 모른다는 것이죠. 도무지 예측을 할 수가 없는 세상입니다.일단 여러 개를 만들고 사람들의 반응을 살피는 것이죠. 이 과정을 보통 AB 테스트라고 합니다. 광고 배너를 A안과 V안 두 개로 나눈 다음 랜덤으로 사람들에게 노출하고, 어느 쪽 배너가 더 관심을 끄는지 사람들의 반응을 분석하는 테스트 방식 입니다.수십 년 전 통계학자들은 이미 비슷한 경험을 했고 이 상황에서 아주 적합한 이론들을 만들어 .. 공감수 0 댓글수 0 2018. 3. 12.
이토록 쉬운 통계&R 12일차 - 차이를 설명하는 통계 개념 - 아낌없이 주는 의사 결정나무 part 2차이를 설명하는 통계 개념아낌없이 주는 의사결정나무데이터의 차이를 확인하고 설명하기 위해선 조건부 확률, 조건부 평균을 구헤야하는 건 알지만, 방법을 생각하는 건 참 어렵습니다.관심변수는 하나밖에 없다지만, 설명 변수는 여러개일 수도 있어서 도무지 어떤 변수를 어떻게 활용해야할지 막막합니다.그러나 너무 걱정할 필요는 없습니다. 통계학자들이 데이터를 효과적으로 분석히기 위한 많은 도구를 만들어 놨으니까요.모자이크 그림의사 결정 나무 모현을 살펴보기 전에 분할 정복 전략을 살펴 봅시다.전체 데이터를 한눈에 파악하고 차이를 잡아내는 것은 어려운 일입니다.그래서 데이터를 여러 개의 작은 부분으로 쪼개고, 나눈 부분별로 분석하는 방법을 분할정복(Divide and conquer) 이라고 합니다.분할 정.. 공감수 0 댓글수 0 2018. 3. 10.
이토록 쉬운 통계&R 11일차 - 차이를 설명하는 통계 개념 - 최저가, 알고 보니 옵션가 part 2차이를 설명하는 통계 개념최저가, 알고 보니 옵션가인터넷에서 서로가 최저가라고 외치는 곳은 많지만, 실제로 최저가를 찾는건 힘듭니다. 최저가인 줄 알았는데 옵션에 따라 추가금이 붙거든요.조건부 확률과 조건부 평균아빠 키-아들키 데이터를 떠올려 봅니다. 그중 아들 키라는 변수 속에 있는 1,078명의 아들들을 생각해봅시다.이 중 누군가는 키가 150cm도 안 되고, 또 다른 누군가는 200cm가 넘습니다. 이들 사이에는 무언가 차이가 있지만 이유를 알 수는 없습니다.평균키를 계산했지만 '174.5cm'라는 평균은 변수의 특징을 보여줄 뿐 키 차이를 설명하지는 못합니다.즉, 관심 변수는 자기 자신을 통해서는 평군과 같이 변수의 전반적인 특징을 설명하거나 다섯 숫자요약을 통해 관측치들의 눈에 띄는 .. 공감수 0 댓글수 0 2018. 3. 5.
이토록 쉬운 통계&R 10일차 - 차이를 설명하는 통계 개념 - 늬가하면 나도 한다. part 2차이를 설명하는 통계 개념늬가하면 나도 한다.두 연속형 변수는 상관계수로 관계를 확인할 수 있습니다. 그러나 두 범주형 변수의 관계는 상관계수로 구할 수가 없습니다.범주형 변수는 평균도 표준편차도 구할 수 없기 때문이죠. 게다가 상관계수가 설명하는 함께 커지거나 반대로 함께 작아지는 관계는 범주형 변수들을 설명하기에는 어색한 개념입니다.상관계수와는 다릉 방법을 써서 두 범주형 변수 사이에 어떤 관계가 있는지 확인해야합니다.시험기간에 고생하는 학생들을 위해서 뜬금없지만 간식을 준비했습니다. 케이크와 햄버거를 넉넉히 사고 마실 거리도 준비했습니다. 커피와 사이다 입니다. 학생들에게 케이크와 햄버거 중에 하나를 선택하고, 커피와 사이다 중에 하나를 선택하라고 한다면 학생들은 어떤 조합을 더 많이 선.. 공감수 1 댓글수 0 2018. 3. 4.
이토록 쉬운 통계&R 9일차 - 차이를 설명하는 통계 개념 - 부전자전, 유전 연결고리 2 part 2차이를 설명하는 통계 개념부전자전, 유전 연결고리상관관계관측치가 중심에서 멀리 떨어져 있다는 것은 평균키에서 멀리 떨어져 있다는 것을 의미합니다. 따라서 두 변수의 관계를 표현할 숫자를 계한 할 때 평균에서 멀리 떨어져 있는 관측치가 더 큰 영향력을 갖도록 해야합니다.그래서 아빠 키의 평균으로부터의 거리와 아들 키의 평균으로 부터의 거리를 계산해서 두 값을 곱합니다. 그럼 키가 평균으로부터 멀리 떨어져 있을수록 그 값은 커지고, 평균과 가까워질수록 작아집니다. 그림으로 표현해볼까요?(그림1) 각 데이터의 경우 관측치 개수만큼, 즉 1,078개의 사각형 면적을 계산한 것이죠.이 사각형들을 활용해서 변수의 관계를 하나의 숫자로 표현해야 합니다.복잡할 것 같지만, 아주 간단한 방법이 있습니다. 사각.. 공감수 0 댓글수 0 2018. 3. 2.
이토록 쉬운 통계&R 8일차 - 차이를 설명하는 통계 개념 - 범인은 이 안에 있다. / 부전자전, 유전 연결고리 1 part 2차이를 설명하는 통계 개념범인은 이 안에 있다.차이는 아무 이유 없이 그냥 벌어지는게 아닙니다. 반드시 원인이 있기 마련이죠. 그리고 그 원인은 바로 데이터 안에 있습니다.결국 데이터 분석은 변수들을 활용해서 논리적으로 차이를 설명하는 과정입니다.그 첫 단계사 바로 변수간의 관계 탐색입니다.데이터 속에 있는 여러 변수 중 에서 차이를 확인하고 설명하려 하는 변수를 관심변수 라고 합시다.나머지 변수들은 이 관심 변수의 차이를 설명해 줄수 있는 변수라는 의미에서 설명변수 라고 합시다.모든 것을 숫자로 표현하는 통계는 이 알수 없는 부분 조차 수식으로 표현할 수 있습니다. PART2에서는 이와 같은 차이를 설명하기 위한 변수의 관계에 초점을 맞추고 PART3에서는 차이를 입증하기 위한 테스트를 중심.. 공감수 0 댓글수 0 2018. 2. 28.
이토록 쉬운 통계&R 7일차 - 차이를 확인하는 데이터 요약 - 0.000012%의 꿈 로또 part 1차이를 확인하는 데이터 요약0.000012%의 꿈 로또45개의 숫자 중 6개를 뽑는 방법의 가짓수를 구해야 합니다.고등학교 통계 시간에 배운 조합을 써보면 다음 식과 같습니다. 확률우리의 관심은 모르거나 아직 일어나지 않은 어떤 불확실한 것에 있는데요. 통계에서는 이것들 사건(Event)이라고 부릅니다. 확률은 바로 이 사건이 현실이 될 가능성을 0부터 1사이의 숫자로 표현한 것이고요.다시 말하자면 어떤 불확실성의 정도를 0부터 1 사이의 숫자로 표현한 것을 확률(Probability)이라고 합니다.우리에겐 이 소수에 100을 곱한 백분율(%)이 더 친근하죠.확률 0%는 불가능, 100%는 필연을 의미합니다.논리적으로 혹은 수리적으로 계산한 확률을 이론적(Theorical)확률 이라고 합니다... 공감수 0 댓글수 0 2018. 2. 27.
이토록 쉬운 통계&R 6일차 - 차이를 확인하는 데이터 요약 - 먹고싶은거 먹어, 난 짜장 차이를 확인하는 데이터 요약먹고 싶은 거 먹어, 난 짜장범주형변수는 정해진 갑 중에서하나를 선택해야합니다. 짜장면과 짬뽕, 혹은 볶음밥 중에서 하나를 선택해야 하지 그 중간을 없습니다.짜장면, 짬뽕, 볶음밥과 같이 범주형 변수가 변수가 가질 수 있는 한정적인 값들을 수준(Level) 이라고 합니다.동전던지기동전던지기를 예로 들어보겠습니다. 직접 동전을 하나 던졌다가 받은 뒤 앞면인지 뒷면인지 기록해봅시다. 반복 횟수는 10번이고 그림이 나오면 "앞" 숫자가 나오면 "뒤"라고 적습니다.한눈에 보기 좋게 정렬 개념을 활용해서 값들은 줄 세워 볼까요? 횟수12489103567수준(앞/뒤)앞앞앞앞앞앞뒤뒤뒤뒤 수준을 내림차순으로 정렬하고 나니 같은 값, 같은 수준을 가지는 관측치들끼리 나눠집니다.그럼 이제 10개.. 공감수 1 댓글수 0 2018. 2. 26.
이토록 쉬운 통계&R 5일차 - 차이를 확인하는 데이터 요약 - 물수능과 불수능 part 1차이를 확인하는 데이터 요약물수능과 불수능100 점이 모두 똑같은 100점은 아닙니다. 100점보다 나은 80점이 있을 수도 있죠.평균과 표준편차를 활용해서 표준점수라고 하는 상대적인 점수를 만들었습니다.표준화물수능 학번 학생과 불수능 학번 학생은 항상 티격태격 댑니다. 대부분 절대적인 점수가 낮은 불수능 쪽이 투덜대곤 하죠.불수능 80점이 물수능 100점보다 낫다는 겁니다. 둘이서 다시 수능을 치면 좋겠지만, 현실적으로 어렵습니다.서로 다른 시험에서 얻은 점수를 비교해서 어느쪽이 상대적으로 더 잘한 것인지 확인할 수 있는 방법이 없을까요? 이 질문에 대한 해답은 바로 표준화(Standardization) 입니다.어떤 변수든지 원래 값에서 평균을 뺀 새로운 변수를 만들고 그 평균을 구하면 정확.. 공감수 1 댓글수 0 2018. 2. 22.
[책 리뷰] 신경끄기의 기술 프롤로그 - 가장 중요한 것만 남기고 모두 지워버려라 1. 애쓰지마, 노력하지마, 신경 쓰지마 - 공포와 불안을 겪고 나면, 용기와 인내를 얻을 수 있다. - 역효과 법칙을 '역효과' 법칙이라고 부르는 데는 이유가 있다. 신경 끄기가 역방향으로 작용하기 떄문이다. 긍정 추구가 부정적인 것이라면, 부정추구는 긍정을 낳는다. 가령, 체육관에서 고통을 추구하면, 그 결과로 건강과 활력을 얻는다. 사업에 실패하면, 성공하기 위한 필수 요소를 알게 된다. 역설적이지만 불안을 기꺼이 받아들이면, 사람들 사이에서 자신감과 카리스마를 뽐낼 수 있다. 힘들더라도 바른말을 하면, 상대의 신뢰와 존중을 얻을 수 얻는다. 공포와 불안을 겪고 나면, 용기와 인내를 얻을 수 있다. - 가치 있는 것을 얻으려면, 그에 따르는 부정.. 공감수 0 댓글수 0 2018. 2. 22.
이토록 쉬운 통계&R 4일차 - 차이를 확인하는 데이터 요약 - 더치페이와 N빵 part 1차이를 확인하는 데이터 요약더치페이와 N빵평균어떤 변수의 합계가 고정되어 있을 때 모든 관측치가 똑같이 나눠 가질 수 있는 값을 평균(Mean) 이라고 합니다.x위에 "모두 같다"라는 의미로 바(-)를 얹어 표현합니다.우리에게 너무나 익숙한 평균속에는 모든 사람이 평등하거나 모든 사람들에게 공평하다는 개념이 들어 있습니다.그러나 평균을 계산하는 순간 역설적이게도 불공평한 현실을 깨닫게 됩니다.키가 170cm인 남자는 대한민국 성인 남성의 평균 키가 174cm라는 것을 아는 순간 시무룩해집니다.시험에서 60점을 받아서 눈물이 나다가도 평균 점수가 30점이라는 것을 알게 되면 입가에 미소가 번지겠죠?이처럼 평균을 계싼하는 순간, 데이터 속에 있던 차이가 보입니다.분산분산은 관측치들이 평균에서 평균.. 공감수 0 댓글수 0 2018. 2. 15.
이토록 쉬운 통계&R 3일차 - 차이를 확인하는 데이터 요약 - 순서대로 한줄서기 part 1차이를 확인하는 데이터 요약순서대로 한줄서기정렬과 순서 통계량크기에 따라 순서대로 줄 세우는 과정을 정렬이라고 합니다.오름차순으로 정렬된 값을 통계학에서는 순서통계량(order statistics) 이라고 부릅니다.그리고 그중에서 가장 먼저 나오는 값, 즉 가장 작은 값을 최솟값(Minimum), 가장 나중에 나오는 값, 즉 가장 큰 값을 최대값(Maxsimun) 이라고 특별한 이름을 지어줬습니다.분위수경쟁에서는 점수가 중요한 것이 아니라 위치가 중요합니다.내 점수를 기준으로 나보다 점수가 낮은 사람들과 높은 사람들로 나뉘는 데요. 이렇게 기준이 되는 특정한 점수들을 분위수(Quantile) 라고 합니다.가장 대표적인 분위수가 100등분 기준, 기호 %를 사용하는 백분위수(Percentile).. 공감수 0 댓글수 0 2018. 2. 13.
이토록 쉬운 통계&R 2일차 - 차이를 확인하는 데이터 요약 - 줌 아웃, 날줄과 씨줄 Part 1차이를 확인하는 데이터 요약줌 아웃데이터 속에 정보가 있다고 무작정 파고들어서는 안 됩니다.나무를 보기 전에 숲은 보는게 먼저죠.데이터는 나무 한 구루 한 그루가 모여 만들어진 큰 숲과 같습니다.데이터 분석은 나무들의 특징을 살펴보는 과장이고요.데이터 분석을 위해서는 먼저 가장 높은 곳에 올라가 숲 전체를 살펴봐야합니다.크고 복잡한 데이터도 멀리서 바라보면 몇가지 특징을 확인할 수 있습니다. 다만 특징을 말로 설명하는 것이 아니라 통계를 활용해서 모두 숫자로 표현합니다.데이터의 특징을 숫자로 표현하는 과정을 요약이라고 합니다.이번 파트에서는 데이터들을 잘 요약하기 위해서 어떤 숫자들을 계산하는지 살펴보겠습니다.날줄과 씨줄(날줄:세로방향에 놓인실, 씨줄:가로방향으로 놓인실)|이름|성별|몸무게| .. 공감수 0 댓글수 0 2018. 2. 9.
이토록 쉬운 통계&R 1일차 치킨 뜯고 공부하자 100일 프로젝트 대망의 첫날이포스팅은 루비출판사에서 진행하는 공부하고 치킨 먹는 프로젝트의 후원을 받습니다.^^ http://m.post.naver.com/viewer/postView.nhn?volumeNo=12359301&memberNo=38315694&vType=VERTICAL머릿말part1머릿말. 데이터 분석을 배우기 위해서 우리는 어디서부터 시작해야 할까요?아무리 복장합 데이터 분석도 목적과 과정을 살펴보면 어떤 차이를 확인하고 설명하려 합니다.통계학은 차이를 수학이라는 도구로 풀어냅니다.프롤로그문법보다 회화차이를 이하해기 위한 통계진짜 목표는 데이터 속에 있는 차이는 확인하고 설명하는 것.불확실성을 설명하는 통계과거와 현재, 미래가 소통하는 언어목차PART 1 차이를 확인하.. 공감수 1 댓글수 0 2018. 2. 6.
[logstash] JDBC input plugin logstash JDBC input plugin 상세한 내용은 도큐먼트 참고 : https://www.elastic.co/guide/en/logstash/5.2/plugins-inputs-jdbc.html설명 : DB -> logstash 를 연동해주는 플러그인.특이한 점 : - JDBC 드라이버 및 클래스 위치를 직접 지정해 주어야 한다.- sql_last_value 값을 사용하여 추가적으로 생성되는 값을 업데이트 할 수 있다. 마지막 레코드의 특정 칼럼 값이나 마지막 작업 시간이 파일에 저장되어 logstash 수행시에 sql_last_value 변수 저장되어 statement에 사용될 수 있다. 아쉬운점 : - 스케줄 지정 시 crontab 구문을 사용하는데, crontab 문법이 분/시/일/월/요.. 공감수 0 댓글수 0 2017. 3. 31.
부분합(partial sum) 알고리즘 스터디부분합(partial sum)17.1 도입N 명의 시험 성적을 내림차순 으로 정렬해준 배열 scores[]가 있을 때 평균 average(a, b)를 구한다고 하자. 일반적인 방법은scores[a]~scores[b] 를 더한 뒤 이것을 b-a+1로 나누는 것이다. 이렇게 하면 반복문의 수행 횟수를 최대 O(N)이 된다.평균 점수를 한 번 계산할 거라면 이걸로 충분하지만 여러 번 호출하게 될 거라면 이것을 좀 더 최적화 할 수 없나 생각하게 된다.이럴때 유용하게 사용되는 것이 부분합(partial sum) 이다.부분합은은 다음 처럼 정의 할 수 있다.psum[i] = ∑(j=0,i)scores[j]다음 표는 한 예제 배열 scores[]의 각 원소와 해당 배열의 부분합을 보여준다.i01234.. 공감수 1 댓글수 0 2016. 9. 16.
정수론(number theory) 알고리즘 스터디정수론(number theory)14.1 도입정수론 : 정수의 성질을 연구대상으로 하는 수학의 한 분야14.2 소수소수(Prime number) 는 정수론의 가장 중요한 연구 대상 중 하나로, 양의 약수가 1과 자기 자신 두개 뿐인 자연수를 의미한다. 예) 7합성수(composite number) 소수의 반대발로, 세 개 이상의 양의 약수를 갖는 자연수를 의미한다. 예) 91은 소수도 아니고 합성수도 아니다. (주의!)소수 판별소수에 관한 가장 기초적인 문제이 문제를 풀기 위한 많은 연구가 진행되어 있지만, 대부분 효율적인 방법들은 너무 복잡한 관계로 프로그래밍 대회에는 출제되지 않음.따라서 여기서는 단순한 방법을 사용함합성수 n이 p * q 로 표현 될 때 한 수는 항상 sqrt(n) 이.. 공감수 0 댓글수 2 2016. 8. 6.
모델 평가 (Precision/Recall)- 정밀도/재현율 평가머신러닝을 이용하여 모델 구현 후 결과가 좋은 모델인지 평가 하기 위해 각 모형이 얼마나 좋은 지 말해주는 점수가 필요하다.대표적으로는 프리시즌(Precision)과 리콜(recall)이 있다. 프리시즌(Precision) - 정밀도정의 : Positive라 예측한 사례 중 TruePostive 비율점수 구하는 공식 : TruePositive / ( TruePositive + FalsePsitive ) 리콜(Recall) - 재현율정의 : True라 예측한 사례 중 TruePositive 비율 점수 구하는 공식 : TruePositive / ( TruePositive + TrueNegative ) 에러 ErrorType1 : 실제로는 False인데 Positive로 예측한 사례ErrorType2 : .. 공감수 0 댓글수 2 2016. 8. 4.
추천시스템(recommandation system) 1. 협업 필터링- 도메인 지식 필요없음- 제품 종류가 많아 추천이 잘된다.2. 컨텐츠 기반- 도메인 지식 필요 - 다양한 메타데이타 (구성하기 어려울 수 있음) 3. 협업필터링 + 컨텐츠기반4. 차원 축소5. 평가 방식- 정확도 (평점 예측)- 만족도 (클릭율, 구매율) 결론 : 일반적인 이야기 공감수 0 댓글수 0 2016. 8. 1.
조합탐색(combinatorial search) 알고리즘 스터디조합탐색(combinatorial search)11.1 도입조합탐색완전탐색을 포함해 유한한 크기의 탐색 공간을 뒤지면서 답을 찾아 내는 알고리즘탐색 공간(search space) 부분답과 완성된 답의 집합목표 : 기본적으로 모두 최적해가 될 가능성이 없는 답들을 탐색하는 것을 방지하여 만들어 봐야 할 답의 수를 줄이는 것을 목표로 함.조합탐색 최적화 기법가지치기(pruning) : 탐색 과정에서 최적해로 연결될 가능성이 없는 부분을 잘라낸다. 예) 외판원 문제를 추는데, 길이가 10인 경로를 이미 찾아냈다고 하면, 더이상 탐색하지 않고 탐색을 중단하는 것탐색의 순서를 바꾸거나, 탐색 시작 전에 탐용법을 이용해 적당히 좋은 답을 우선 찾아낸다.11.2 조합 탐색 기법들여행하는 외판원 문제(T.. 공감수 3 댓글수 0 2016. 7. 24.

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