wellcome_공부일기

1. Hair cells respond only to stimuli parallel to the hair bundle's axis of morphological symmetry. -> how to operate parallelly each stereocilia direction, and tip link direction? 2. auditory systems average response over several cycles to improve its signal-to-noise ratio, the threshold of hearing corresponds to hair-bundle deflection of as little as +-0.3nm. -> Who and How average? The dynami..

https://otexts.com/fppkr/stl.html 6.6 STL 분해 | Forecasting: Principles and Practice 2nd edition otexts.com

https://stackoverflow.com/questions/9369833/basic-sound-error-in-matlab

https://www.graphpad.com/guides/prism/latest/curve-fitting/reg_damped_sine_wave.htm GraphPad Prism 9 Curve Fitting Guide - Damped sine wave Introduction Sine waves describe many oscillating phenomena. Often the peak of each wave decreases or dampens as time goes on. Step by step Create an XY data table. There is one X column, and many Y columns. If you have several experimental conditions, pla w..

* 해당 글은 coursera의 Machine Learning by Andrew Ng 강의를 토대로 작성되었습니다. 1. 우리는 어떻게 파라미터 Θ값을 설정해야 할까? 2. Θ값에 따른 예시들 3. Θ에 어떤 값을 넣어야 데이터를 잘 측정할 수 있을까? 4. Summary 1. 우리는 어떻게 파라미터 Θ값을 설정해야 할까? 가설(Hypothesis)은 함수로, 우리가 알아야 할 것은 어떻게 데이터를 잘 예측하는 함수를 만들 수 있을까?로, 즉 어떻게 가설의 2개 파라미터, Θ0과 Θ1를 고를 것이냐는 것과 같은 고민이라고 할 수 있습니다. - 비용함수를 사용하면 주어진 데이터에 가장 가까운 일차함수 그래프를 알아낼 수 있다 - 가설에서 어떻게 Θ0과 Θ1 값을 선택하느냐에 따라 다른 가설들이 만들어질 수..

* 해당 글은 coursera의 Machine Learning by Andrew Ng 강의를 토대로 작성되었습니다. 2. Model and Cost Function - Model Representation 1. 모델 구성(Model Representation) 살펴보기 - 주택 가격 예측 2. 데이터셋/학습셋의 표기법(dataset/training set notation) 3. 훈련집합을 통한 지도학습 알고리즘 과정 4. Summary 1. 모델 구성(Model Representation) 살펴보기 - Portland의 주택 가격 데이터로 집세를 예측 데이터 모형이 일직선을 맞춰볼 수 있는데, 이 선에 근거해서 집을 220K에 팔 수 있다고 말해줄 수 있다. -> 지도 학습 알고리즘의 예시 이를 지도 학..

캐글(kaggle)이란? 캐글은 많은 dataset를 제공하고, 여러 주제를 제시하여 competition을 개최합니다. ex) 타이타닉, 코로나19 예측 대회에서 데이터 사이언스를 잘 구현한 사람에게 상금 혹은 상을 제공합니다. 캐글을 이용하여 데이터 사이언스 문제를 직접적으로 참가할 수 있고 서로가 푼 문제들을 공유할 수 있습니다. - 캐글의 노트북을 사용하면 다른 사용자의 튜토리얼을 보고 실습할 수 있습니다. - 위의 ' + New Notebook '을 클릭하면 local에서 파이썬과 R을 사용하여 캐글 Competition에 참가할 수 있습니다. - 아래와 같은 kernel이 만들어져, 실제 코드를 작성할 수 있습니다. - Course를 통해 빅데이터를 학습할 수 있습니다.

* 해당 글은 coursera의 Machine Learning by Andrew Ng 강의를 토대로 작성되었습니다. 1. Introduction- Unsupervised Learning 1. Unsupervised learning이란? 2. Unsupervised learning 예 3. Unsupervised learning QUIZ 4. Summary 1. Unsupervised learning이란? 어떤 레이블도 갖고 있지 않거나, 모두 같은 레이블을 갖고 있거나,또는 아예 레이블이 없는 상태 그래서 우리에게 주어진 데이터 집합에 우리는 이것으로 무엇을 할지, 또 각 데이터가 무엇인지 알 수 없습니다 "여기 데이터가 있는데, 여기서 어떤 구조를 찾을 수 있지?" "여기 데이터가 엄청 있는데 우선적으..