꿈 많은 사람의 이야기

포스팅 개요 이번 포스팅은 네트워크 분석(network analysis)에서 커뮤니티 탐지(community detection)에 대해서 정리하는 글입니다. 또한, community detection의 알고리즘 중 louvain 알고리즘에 대해서도 간략하게 소개하려고 합니다. 본 포스팅에서 참조한 글과 파이썬(Python)으로 실습한 자료의 데이터 셋은 아래와 같습니다. https://www.kaggle.com/stackoverflow/stack-overflow-tag-network https://danbi-ncsoft.github.io/works/2018/11/12/network_analysis-1.html https://arxiv.org/abs/0803.0476 https://github.com/ta..

포스팅 개요 이번 포스팅은 시계열 데이터 분석(Time series data)에서 활용되는 공적분 분석(cointegration analysis)에 대해서 정리하는 포스팅입니다. 간단한 이론적 설명과 더불어 파이썬(Python)에서 이를 어떻게 활용할 수 있는지 예시로 알아봅니다. 본 포스팅 작성 시 참고 했던 자료들은 아래와 같습니다. https://datascienceschool.net/view-notebook/d5478c5ed2044cb9b88fa2ef015eb3a4/ https://www.statsmodels.org/stable/generated/statsmodels.tsa.stattools.coint.html https://namu.wiki/w/%EA%B3%B5%EC%A0%81%EB%B6%84 ..

포스팅 개요 해당 글에 대한 코드는 아래 github 링크에 전부 올려두었습니다. https://github.com/lsjsj92/recommender_system_with_Python lsjsj92/recommender_system_with_Python recommender system with Python. Contribute to lsjsj92/recommender_system_with_Python development by creating an account on GitHub. github.com 이번 포스팅은 파이썬(Python)을 활용해서 추천 시스템(recommender system)을 구현해보는 포스팅입니다. 이번 포스팅은 "정말 단순한 아이디어"를 가지고 네이버 뉴스를 추천해주는 것을 구..

포스팅 개요 해당 글에 대한 코드는 아래 github 링크에 전부 올려두었습니다. https://github.com/lsjsj92/recommender_system_with_Python/blob/master/004.%20recommender%20system%20basic%20with%20Python%20-%203%20Matrix%20Factorization.ipynb lsjsj92/recommender_system_with_Python recommender system tutorial with Python. Contribute to lsjsj92/recommender_system_with_Python development by creating an account on GitHub. github.com 이..

포스팅 개요 해당 글에 대한 코드는 아래 github 링크에 전부 올려두었습니다. https://github.com/lsjsj92/recommender_system_with_Python/blob/master/004.%20recommender%20system%20basic%20with%20Python%20-%203%20Matrix%20Factorization.ipynb lsjsj92/recommender_system_with_Python recommender system tutorial with Python. Contribute to lsjsj92/recommender_system_with_Python development by creating an account on GitHub. github.com 이..

포스팅 개요 해당 글에 대한 코드는 아래 github 링크에 전부 올려두었습니다. https://github.com/lsjsj92/recommender_system_with_Python/blob/master/003.%20recommender%20system%20basic%20with%20Python%20-%202%20Collaborative%20Filtering.ipynb lsjsj92/recommender_system_with_Python recommender system tutorial with Python. Contribute to lsjsj92/recommender_system_with_Python development by creating an account on GitHub. github.co..

포스팅 개요 해당 글에 대한 코드는 아래 github 링크에 전부 올려두었습니다. https://github.com/lsjsj92/recommender_system_with_Python lsjsj92/recommender_system_with_Python recommender system with Python. Contribute to lsjsj92/recommender_system_with_Python development by creating an account on GitHub. github.com 이번 포스팅은 파이썬(Python)을 활용해서 추천 시스템(recommendation system) 중 콘텐츠 기반 필터링(content based filtering)을 이해하고 만들어보는 포스팅입니다...

포스팅 개요 이번 포스팅은 추천 시스템(recommendation system) 기본 2탄입니다. 지난 포스팅에서 추천 시스템이 왜 중요한지, 어떤 종류가 있는지 간략하게 살펴보았습니다. (https://lsjsj92.tistory.com/563) 추천 시스템(Recommendation system)이란? - content based filtering, collaborative filtering 포스팅 개요 이번 포스팅은 추천 시스템(recommedation system)에 대해서 알아봅니다. 또한, 추천 시스템에는 컨텐츠 기반 필터링(content based filtering)과 협력 필터링(collaborative filtering)이 있는데요... lsjsj92.tistory.com 추천 시스템의 ..

포스팅 개요 이번 포스팅은 추천 시스템(recommedation system)에 대해서 알아봅니다. 또한, 추천 시스템에는 컨텐츠 기반 필터링(content based filtering)과 협력 필터링(collaborative filtering)이 있는데요. 위와 같은 추천 시스템과 그 적용 방법에 대해서 포스팅을 하겠습니다. 추천 시스템(recommendation system)포스팅은 몇 번을 거친 시리즈 형태로 포스팅이 주기적으로 올라갈 예정입니다. 참고한 자료 https://www.kaggle.com/rounakbanik/movie-recommender-systems https://www.kaggle.com/ibtesama/getting-started-with-a-movie-recommendatio..

포스팅 개요 머신러닝(machine learning)과 딥러닝(deep learning)에서 사용되는 앙상블 중 스태킹 앙상블(stacking ensemble) 2번째 포스팅입니다. 지난 포스팅에서는 스태킹 앙상블의 기본적인 방법과 배경 지식을 소개했습니다. https://lsjsj92.tistory.com/558 머신러닝 스태킹 앙상블(stacking ensemble) 이란? - 스태킹 앙상블 기본편(stacking ensemble basic) 포스팅 개요 머신러닝과 딥러닝에서 자주 사용하는 알고리즘이 있습니다. 특히, 머신러닝쪽에서 많이 사용하는데 그것은 앙상블(ensemble)이라는 방법입니다. 앙상블(ensemble)은 크게 보팅(voting), 배깅(bagging.. lsjsj92.tistory..