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arr.sort() "리스트형의 메소드"이며 리스트의 원본 값을 직접 수정 sorted(arr) "내장함수"이며 원본 값은 그대로이고 정렬 값을 반환

Motifs and Structural Roles in Networks SubNetworks (subgraphs) 네트워크의 부분집합 charaterize와 discriminate 가능 Case Example of SubGraphs 방향 그래프에서 나올 수 있는 모든 가능한 subgraph들 subgraph "significance"를 분류 가능한 metric 고려 Negative value: Under-representation Posivite value: Over-representation Network significance profile feature vector with values for all subgraph types Diverse domain Regulatory network(gene r..

z-score: z = $X-\mu / \sigma$로 계산하여 표본이 평균으로부터 몇 구간의 표준편차만큼 떨어져 있는지 알려주는 값 Motifs and Structural Roles in Networks SubNetworks (subgraphs) 네트워크의 부분집합 charaterize와 discriminate 가능 Case Example of SubGraphs 방향 그래프에서 나올 수 있는 모든 가능한 subgraph들 subgraph "significance"를 분류 가능한 metric 고려 Negative value: Under-representation Posivite value: Over-representation Network significance profile feature vector ..

Kaggle 우승작으로 배우는 머신러닝 탐구생활 kaggle Santander Product Recommendation Can you pair products with people? www.kaggle.com Ready to make a downpayment on your first house? Or looking to leverage the equity in the home you have? To support needs for a range of financial decisions, Santander Bank offers a lending hand to their customers through personalized product recommendations. Under their current s..

youtube & 강의자료 Network Properties: How to Measure a Network Plan: Key Network Properties 그래프 평가 요소 Degree Distribution: $P(k)$ Path length: $h$ Clustering coefficient: $C$ Connected components: $s$ 1) Degree Distribution Degree Distribution $P(k)$: degree가 $k$개인 노드를 random하게 선택할 확률 $N_k$: # of nodes with degree $k$ Normalized histogram $P(k) = \frac{N_k}{N}$ 2) Path in a graph path: 각 node가 다음 n..

youtube&강의자료 Why Networks? Networks are a general language for describing complex systems of interacting entites Two Types of Networks/Graphs Networks Society: 70억개 이상의 individual의 collection Communication System: link electronic edevices Genes/protein의 interaction으로 생명 조절 Thoughts: 뇌의 수십억개의 뉴런의 connection으로 연결되어 있음 Information Graphs Information/Knowledge: 구성되고 연결됨 Scene Grphs: scene에서 object들이..

mangkyu.tistory.com/61 Model-Free Algorithm 기존의 Model-Based Algorithm에서 Model은 MDP에서의 Transition Model을 의미한다. 즉, 어떤 상태에서 어떤 행동을 한다고 할 경우, 다음 상태가 될 확률 Model-Based Algorithm: 환경에 대하여 잘 알고 있으며, 우리의 행동에 따른 환경의 변화를 아는 알고리즘이며 Agent가 Action을 통하여 Expected Sum of Future reward를 최대로 하는 Policy Function을 찾고자 한다. 이때, Environment에 대하여 잘 알지 못하고, Environment가 알려주는 Next State와 Reward를 얻게 된다. Exploration을 통하여 Tri..

https://sumniya.tistory.com/18 dnddnjs.gitbooks.io/rl/content/neural_network.html DeepMind "Playing Atari with Deep Reinforcement Learning" What is DQN? 강화학습에서 agent는 환경을 MDP를 통하여 이해 하는데 table형태로 학습을 모든 state에 대하여 action-value function을 저장하고 update시켜나가면 학습이 상당히 느려진다. 이에 따라, nonlinear function apprximator로 approximate시켜 학습한다. Action-Value Function(q-value)를 approximate하는 방법으로 DNN이 택한 RL은 Deep Rei..