목록분류 전체보기 (48)

수리통계 분석 코딩 실습

[torch] torch.stack을 이용한 데이터 쌓기 with Boston data

✔ 여러개의 torch.tensor를 쌓을 수 있는 torch.stack에 대해 알아보자  모델을 적합하기 위해 X matrix를 만들 때 열로 데이터를 쌓아야 할 때가 있다.그럴때, torch.stack을 이용할 수 있다. 1. torch.stacktorch.stack이란? torch.tensor값을 행 혹은 열의 형태로 쌓아주는 방법  torch.stack의 방식은 다음과 같다. 우리는 axis = 1 즉, 열 방향으로 붙여주는 것만 생각한다! 행 방향으로 붙이고 싶으면 axis = 0으로만 바꿔주면 된다!  Boston 데이터를 이용해보자 [1] Boston 데이터 로드를 위한 패키지 import!pip install ISLPcolab으로 사용시 반드시 위의 cell을 돌려준 뒤 runtime을 다..
대학원/통계프로그래밍 2023. 10. 23. 22:22
[SOA] 한국 prometric 전화, 시험 예약 사이트, 일정 확인

✔ 미국 계리사 시험 SOA 시험 신청을 해봅시다soa 시험 일정확인, soa 시험 결제, 시험 좌석 선택, 기타 유의 사항  [1] soa일정 확인 사이트 ( https://www.soa.org/ )자신이 보고자 하는 트랙별로 선택해 어떤 시험을 보는 지 어떤 과정을 거쳐야하는 지 알 수 있음.1) ASA 트랙별 시험 응시 과목 필자의 경우 ASA 취득을 목표로 하므로, 다음과 같은 과정을 거쳐야 하며,응시해야할 시험은 (P, FM, FAM, ALTAM/ASTAM, SRM, PA)로 총 5 개이다. VEE같은 건 e-learning으로 알고 있음 ※ 각 과목별 클릭해, 시험 출제 범위, 지난 기출 및 시험 답지, 시험 가격, 시험일자 등을 확인하기  [2] soa 시험 결제 사이트 (https://ww..
카테고리 없음 2023. 10. 21. 00:15
[모수 추정] 최대 우도 함수와 베이지안

✔ 모수 추정 방식을 알아봅시다. 데이터 추출과 모수란?, mle vs 베이지안, 베이지안 예제 풀이 0. Introduction ❔ 데이터 추출과 모수는 무엇일까? [1] 분포에 따른 데이터 추출 ▶ 기존에 data($X_i$)의 추출은 고정된 모수 $\theta$에 대해 $X_i$를 뽑아내는 것을 말한다. 예를 들어, 교육에 대한 학습률($\theta$)에 대해 학생들이 교육을 잘 받았으면 1 아니면 0이라고 하자. $X_i$ ~ $Ber(\theta)$ $\theta \sim \pi(\theta)$ 그렇다면, 원래라면 학습률($\theta$)은 0.2(고정된 값)라고 정해져있을 때 $X_i ~ Ber(0.2)$로 학습률에 따른 교육 수행 여부로 데이터를 추출할 수 있을 것이다. 이때, 학습률이 낮으..
대학원 2023. 10. 18. 20:47
코드 블럭 디자인 변경

코드 블럭 폰트, 코드 배경 색상을 바꿔봅시다 ✔ 기본 플러그인을 사용하면 간편하지만 예쁘지 않으므로, 2번 방법 권장 1) 기본 플러그인 사용 [관리 페이지] > [플러그인] > [Syntax Highlight] > [테마 변경] ※ 테마 종류 = [' Atom One DarkAtom', 'One Light', 'Github', 'Monokai', 'Darcula', 'Visual Studio', Xcode] 2) 블럭 디자인 재설정 ※ 플러그인으로 테마 설정이 돼있을 경우 위의 '적용'을 반드시 해제 한 후 아래 따라가기 ① 스킨 편집 접속 [관리 페이지] > [꾸미기] > [스킨편집] > [html 편집] ▪ HTML 아래 아래 코드 추가 hljs.initHighlightingOnLoad(); ② ..
기타 2023. 10. 18. 13:22
[torch] Loss 함수를 이용한 학습 모델링

1. 목적함수란? data(X,Y)가 주어졌을 때, ✔ 최적화하고싶은 함수를 정한 뒤, 추정하고 싶은 값을 구하는 근사치(using X)를 분류해 알아둬야한다. ❗ 다시말해, 최적화하고 싶은 함수는 추정치인($Y_{hat}$)과 $Y$값의 차이를 계산할 수 있는 방법(mse, rmse, 유클리디안거리 등)이 되는 것이고 추정하고 싶은 값($Y_{hat}$)은 $X$를 이용해 만드는 우리의 모델이 되는 것이다. 즉, $loss$에 사용되는 것이 최적화하고 싶은 함수(opitm function) 가 되는 것이고 이 loss의 미분을 계산해서 $Y_{hat}$의 weight(linear regression에선 coeff)를 update 시켜주는 것이다. 이해하기 쉽게 데이터를 만들어 구성해 아래 Y의 추정치가..
대학원/통계프로그래밍 2023. 10. 18. 00:43
[torch] linear regression with Boston, Catseats data

보호되어 있는 글입니다.
대학원/통계프로그래밍 2023. 10. 17. 23:56
[python] 파이썬 설치, 아나콘다 설치, 가상환경 생성 및 삭제

[1] 파이썬 설치 파이썬 설치 링크 https://www.python.org/downloads/ Download Python The official home of the Python Programming Language www.python.org Downloads > Windows/Mac 다운로드 진행> setup 실행 > 찾기> 'python' 검색 > print('hello python') 실행 > 잘 되면 닫기. [2] 쥬피터 노트북 설치 1) 아나콘다 설치 https://www.anaconda.com/products/distribution Free Download | Anaconda Anaconda's open-source Distribution is the easiest way to perfo..
대학원/pi 2023. 10. 16. 15:40
[R] Nimble 패키지를 이용한 Bayesian 모수 추정

[1] Nimle 이란?MCMC방식을 이용해 구하고자 하는 분포의 모수를 추정하는 방식인 베이지안 모수 추정 방식을 구해주는 R 패키지 중 하나임. (다른 것으론 STAN, JAGS도 있음) [2] Nimble 사용방법※ 본 내용에선 R(내지는 Rstuio)가 설치되어있음을 가정하고 진행합니다. 만일 R 자체가 설치되어있지 않다면 이 링크를 따라 진행해주세요! 전체 진행 순서nimble 패키지 설치 > Rtools 설치 > 구현 1) R console창에 nimble 패키지 설치install.packages("nimble") 2) R version확인R.versionRtools를 설치하기전 현재 4.2.1의 R version을 확인해 이에 맞는 버전을 설치해야합니다...
통계 분석/통계 실습 2023. 9. 19. 15:43
이전 Prev 1 2 3 4 5 Next 다음