은닉 마르코프 모델 HMM의 적합 과정은 매우 복잡하다. 그러나 R 에는 이를 구현할 여러가지 패키지가 존재 한다. 여기서는 depmixS4 패키지로 작업 하겠다. 다음 코드를 사용해 적절한 시계열을 만든다.
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데이터 프레임에도 sql 쿼리와 다르지만 업데이트 하는 것이 있다. 데이터 프레임에서 데이터 업데이트 할 케이스는 여러가지 케이스가 있는데, 예를 들자면, 수없이 많은 모델을 업데이트를 할 필요성이 있을때가 있다. 그런데, 바로...
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현업에 있으면, 직면하는 데이터는 항상 범주형(카테고리) 데이터 셋이다. 다른 모델로 하였을 경우 범주형 데이터는 항상 원-핫 인코딩을 하여 계산 하여야 만 했다. 하지만, 원-핫 인코딩을 하지 않고, 범주형 데이터를 이용하는 것에 대...
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딥러닝을 맨 처음 테스트로 배우는 쉬운 예제로 mnist 데이터셋을 사용한다. 사람이 우편번호를 적은 숫자를 컴퓨터가 얼마나 잘 인식 하는지에 대한 문제이다. 복잡한 그림의 문제는 CNN의 Convolution filter를 이용해서 Ne...
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iris 붓꽃 데이터는 머신러닝용으로 아주 유명한 데이터이다. R을 배우건 Python을 배우건 무조건 경험 하는 것인데, 처음에 보면 데이터가 매우 생소하다 . 간단하게 설명 하면 꽃받침및 꽃잎의 길이, 넒이 가지고 꽃의 종을 결...
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ananconda jupyter notebook에서 R을 사용한다는 것을 R을 가지고 html 문서화를 할 수 있다는 이야기 이다. R에서는 Markdown이 있는데, 이것보다는 좀 더 편하게 표현 할 수 있다. jupyter notebook...
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dplyr %>% 파이프 연산자 부분 집합 및 필터 filter 는 데이터 셋 가져오면 가장 많이 사용하는 기능 이다. 부동산의 데이터면 내가 궁금해 하던 지역의 아파트 가격을 알 수가 있다. 어찌 보면 dplyr 에서 가장 많...
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ubunt GPU RTX3080 설정 후 Keras가 실행 되는지 확인 해봐야 한다. RTX3080을 설치가 다 끝났는데, 케라스가 설치되어 있지 않아, 계속 재 설치 하였기 때문이다. 그렇다고 무언가 대단한 것을 테스트 할 필요는... -
jupyter notebook을 직접 설치를 할 수 있지만, 그 수없이 많은 패키지를 알기도 어렵고, 설치 하기도 어렵다. 따라서 anaconda에서 jupyter notebook 을 설치 하기로 하였다. 어찌 되었든 딥러닝 연...
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실무에 있어서 과거의 실적을 가지고, 정기적으로 예측 한다고 하자. 데이터 예측을 할 때는 무조건 기간이 길다고 데이터가 전부 fittng 화 되는 것은 아니다. 상황에 따라서는 일정기간을 주어진 상태에서 예측 할 수 있다. ... -
통계학에서 베이블 분포(Weibull distribution)는 연속확률 분포로써 고장 확률에 대한 예측에 대하여 많이 쓰인다. 신뢰도를 측정하는데 많이 쓰이는데, 시스템 혹은 부품이 작동을 시작하여 그 시점까지 고장 나지 않고 여전히...
