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반치용/기타 및 저장74

생존분석 & P-value 등 이 블로그에 심도있는 자료 많음 생존분석 https://boxnwhis.kr/2015/03/15/drawing_survival_curves_of_users.html P-value 관련 https://boxnwhis.kr/2016/04/15/dont_be_overwhelmed_by_pvalue.html 2019. 12. 23.
[파이썬 머신러닝] day 002 - numpy 이어서 + pandas (판다스) array1 = [1,2,3,7,4,234,3,7,8] print(array1[:]) array2 = np.sort(array1) print(array2[:]) array3 = array1.sort() print(array1[:]) np.sort(배열) : 원본은 두고, 배열한 값만 반환 배열.sort() : 반환값이 없고 원본 배열의 순서를 정렬함 np.array() 의 활용 np.array(배열, axis=0) : 세로 방향 정렬(각각 별도로) np.array(배열, axis=1) : 가로 방향 정렬(각각 별도로) np.argsort(배열) : 정렬 후 원본 기준 순서(인덱스값) 반환 np.dot(행렬1,행렬2) : 행렬 내적(행렬 곱) np.transpose(행렬) : 행렬의 전치행렬. 파일 불러오.. 2019. 12. 16.
[논문]Network Decomposition into Fixed Points of DegreePeeling-필링(Peeling) 관련 http://www.complexnetworks.fr/wp-content/uploads/2014/05/abello_snam2013.pdf 불러오는 중입니다... network peeling 관련 논문 2019. 12. 16.
[파이썬 머신러닝]시작(day001) 기존에 R 위주로 데이터 분석을 하고있었으나 계속 파이썬이랑 머신러닝을 하고싶었다. 상황상 전혀 못하고 있다가, 저번 주 서버에 Jupyter hub을 세팅하자마자 같은 연구실의 송규선 선생님이 파이썬 머신러닝을 가져온 책(파이썬 머신러닝 완벽 가이드)이 맘에 들어서, 따로 하나 주문해서 과정을 시작해 본다. 내가 한 세팅 과정은 책에서 나와있는 과정과 다르므로, 다음에 따로 작성할 날이 올 것 같다. 책에서는 윈도우 기반이고, 나는 어디서나 접속하기 위해 리눅스 서버상에 원격으로 접속하여 코딩할 수 있도록 jupyter hub를 세팅했고, 조금 더 사용이 편한 jupyter lab 형태로 사용할 예정이다. ( jupyter notebook으로 시작해도 아무런 문제가 없다. ) 만약 이 글을 따라서 해 .. 2019. 12. 15.
파이썬 시각화 https://www.slideshare.net/SubinAn1/ss-205782769 이왕이면 다홍 데이터 2019 Global AI Boot Camp - Busan 발표 자료입니다. Python 데이터 시각화의 모든 것 www.slideshare.net 이왕이면 다홍 데이터 2019. 12. 15.
Wiki docs 추천 파이썬 데이터분석 실무 https://wikidocs.net/book/1867 R https://wikidocs.net/book/1867 2019. 12. 11.