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16 distances

16 distances16 types of similarity and dissimilarity measures used in data science. | by Mahmoud Harmouch | Towards Data ScienceML의 핵심은 데이터들 사이의 거리를 잘 정의해서 최대한 분해능 있게 자료를 재배치하는 것이다. 거리를 잴 수 있어야 적당한 ...

diffusion map [Unsupervised learning]

diffusion map [Unsupervised learning]https://en.wikipedia.org/wiki/Diffusion_maphttps://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.150.3275&rep=rep1&type=pdf비지도 학습의 유용성을 잘 보여주는 diffus...

인공신경망을 활용한 데이터 기반 결정구조 탐색

인공신경망을 활용한 데이터 기반 결정구조 탐색Crystal structure prediction in a continuous representative space - ScienceDirect문제: 알려진 결정구조들과 유사한 새로운 결정구조들을 찾아라! (예를 들어, matminer를 활용하면 알려진 결정구조들을 다운로드 받을 수 있다. 다수의 결정구조들...

to be or not to be that is the question

to be or not to be that is questionblank를 포함하고, 영문자 26개를 활용하여 이 문장을 완성할 수 있다. 자명하다.위와 같이 39개의 낱칸을 채워서 문장을 완성하는 보다 확률론적 접근법을 생각해 보자.이렇게 특별한 문장이 가능해지려면 많은 우연이 있어야 한다고 생각하자.예를 들어, 이것은 정확히 39개의 낱칸에...

image data, CNN, and Bayesian optimization [keras, tensorflow]

CNN 모델의 초월 매개변수를 베이지안 옵티마이제이션으로 처리하기GitHub - dtakao-lab/Nagao2020: Robust Classification of Cell Cycle Phase and Biological Feature Extraction by Image-Based Deep Learninghttps://github.com/dtakao-l...

베이즈 확률론(Bayesian probability)

베이즈 확률론(Bayesian probability)베이즈 확률론(Bayesian probability)은 확률을 '지식 또는 믿음의 정도를 나타내는 양'으로 해석하는 확률론이다.확률을 발생 빈도(frequency)나 어떤 시스템의 물리적 속성으로 여기는 것과는 다른 해석이다. 이 분야의 선구자인 18세기 통계학자 토머스 베이즈(T. Bayes...

자동 구배 (auto gradient)

자동 구배 (auto gradient) https://indico.ijclab.in2p3.fr/event/2914/contributions/6483/subcontributions/180/attachments/6059/7184/talk.pdfhttps://github.com/HIPS/autogradhttps://jax.readthedocs.io/...

표현식과 다양성에 대해서 [기계학습]

기계학습(machine learning), 표현식(representation)과 다양성(diversity)에 대해서기계학습의 3요소: 표현식(representation), 성능지수(evaluation) , 최적화(optimization)  궁극적으로 필요한 것은 높은 성능지수이다. (사람보다 훨씬 더 정밀하게 특정한 일을 할 수 있는가...

가장 쉬운 출력 방법 [Python]

가장 쉬운 출력 방법 [Python]파일 내용이 없으면, 즉 파일이 없으면 생성하고 요청받은 문자열을 파일에 적는다.파일이 존재하면 파일내용의 마지막 줄 다음에 요청받은 문자열를 추가하여 적는다.세줄을 추가하고 싶을 경우, 리스트에 세개 문자열을 준비한다.파일이름, 출력할 리스트만 작성하고 실행하는 프로그램 어디에서든지 간편하게 사용할 수 있다.&nbs...

가장 쉬운 denoising autoencoder

가장 쉬운 Denoising autoencoder 노이즈를 없애버리는 autoencoder, denoising autoencoderautoencoder의 변형으로 denosing autoencoder를 생각할 수 있다.아래의 왼쪽의 오염된 문서를 오른쪽의 문서로 변환하는 식으로 응용될 수 있다. 기계학습은 기존의 전통적인 계산체계와는 다른 새로운 형식의...
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