전체 글15 [논문리뷰]AdaGCN: Adaboosting Graph Convolutional Networks into deep models (진행중) 1. 개요 최근에 그래프 구조 데이터와 관련된 연구들이 많은 관심을 받고 있다. Graph neural networks 중에서도 특히 Graph convolutional networks가 node classification, link prediction, clustering task에 우수한 성능을 보여주고 있다. 하지만 이러한 모델들의 대부분은 오직 2~3개의 층으로만 구성된 얕은 모델 구조를 가지고 있다. (shallow model architetures with only 2~3 layers) GCN 층을 깊게 쌓을수록 원칙적으로 더 많은 정보에 접근할 수 있지만 성능이 더 떨어지는 이유가 GCN의 얕은 설계의 이유이다. Oversmooting (Li et al., 2018) 은 Deep GCN이 실.. 2022. 7. 17. [Chapter5] Do it! 오라클로 배우는 데이터베이스 입문 - WHERE절과 연산자 다음 내용들은 책 제목 : Do it! 오라클로 배우는 데이터베이스 입문 출판사 : 이지스퍼블리싱 를 참고하여 작성하였음을 미리 말씀드립니다! ( 사진에 링크 연결 ) 05-1 필요한 데이터만 쏙 출력하는 WHERE절 05-2 여러 개 조건식을 사용하는 AND, OR 연산자 05-3 연산자 종류와 활용 방법 알아보기 05-1 필요한 데이터만 쏙 출력하는 WHERE절 * WHERE 절은 SELECT문으로 데이터를 조회할 때 특정 조건을 기준으로 원하는 행을 출력하는 데 사용 SELECT [조회할 열1 이름], [열2 이름], ..., [열N 이름] FROM [조회할 테이블 이름] WHERE [조회할 행을 선별하기 위한 조건식]; # 부서 번호가 30인 데이터만 출력하기 SELECT * FROM EMP WH.. 2021. 9. 25. [Chapter4] Do it! 오라클로 배우는 데이터베이스 입문 - SELECT문의 기본 형식 다음 내용들은 책 제목 : Do it! 오라클로 배우는 데이터베이스 입문 출판사 : 이지스퍼블리싱 를 참고하여 작성하였음을 미리 말씀드립니다! ( 사진에 링크 연결 ) 04-1 실습용 테이블 살펴보기 04-2 데이터를 조회하는 3가지 방법 - 셀렉션, 프로젝션, 조인 04-3 SQL의 기본 뼈대, SELECT절과 FROM절 04-4 중복 데이터를 삭제하는 DISTINCT 04-5 한눈에 보기 좋게 별칭 설정하기 04-6 원하는 순서로 출력 데이터를 정렬하는 ORDER BY 04-1 실습용 테이블 살펴보기 * 실습용 테이블① EMP : 사원 데이터를 보관 및 관리하는 테이블 DESC EMP; EMP 테이블을 구성하는 열의 설명은 아래와 같다. 열 이름 열 의미 데이터 종류 설명 EMPNO 사원 번호 네 자.. 2021. 9. 24. [Chapter2] Do it! 오라클로 배우는 데이터베이스 입문 - 관계형 데이터베이스와 오라클 데이터베이스 다음 내용들은 책 제목 : Do it! 오라클로 배우는 데이터베이스 입문 출판사 : 이지스퍼블리싱 를 참고하여 작성하였음을 미리 말씀드립니다! ( 사진에 링크 연결 ) 02-1 관계형 데이터베이스의 구성 요소 테이블 관계형 데이터베이스는 기본적으로 데이터를 2차원 표 형태로 저장하고 관리한다. 아래 표 형태를 테이블(table)이라 하고, 가로줄은 행(row), 세로줄은 열(column)이라고 한다. 학번 이름 생년월일 학과 코드 16031055 홍길동 971210 COM 12071632 성춘향 940424 BNS 관계형 데이터베이스에서 "관계'란 행과 열의 특성에 맞추어 데이터를 저장한 데이트 하나하나를 의미한다. 여러 테이블의 구성과 관계를 잘 규정하고 관리하는 것이 관계형 데이터베이스에서 데이터를 .. 2021. 9. 18. [Chapter1] Do it! 오라클로 배우는 데이터베이스 입문 - 데이터베이스 다음 내용들은 책 제목 : Do it! 오라클로 배우는 데이터베이스 입문 출판사 : 이지스퍼블리싱 를 참고하여 작성하였음을 미리 말씀드립니다! ( 사진에 링크 연결 ) DBMS; Database Management System; 데이터베이스 관리 시스템 01-1 데이터와 데이터베이스, DBMS 데이터와 정보 데이터베이스 분야에서 데이터(data)와 정보(information)는 다른 의미로 해석한다. 흔히 데이터는 원석, 정보를 보석으로 비유한다. 데이터(data) 어떤 필요에 의해 수집했지만 아직 특정 목적을 위해 평가하거나 정제하지 않은 값이나 사실 또는 자료 자체를 의미 정보(information) 수집한 데이터를 어떠한 목적을 위해 분석하거나 가공하여 가치를 추가하거나 새로운 의미를 이끌어 낼 수.. 2021. 9. 18. Maximal Covering Location Problem(MCLP) 알고리즘 최근 COMPAS에서 주관한 "광양시 자동분리수거기 최적의 위치 선정" 공모전에 참여하였다. 최종 입지 선정 과정에서 사용한 MCLP 알고리즘에 대해 자세히 알아보려고 한다. 공간 입지 모델링이란? 시설물의 입지 결정에 영향을 주는 요인은 다양하지만, 그중 수요의 분포, 서비스의 도달 범위 같이 양적으로 측정할 수 있는 요인도 있고, 정치적 요인, 공공성, 형평성, 시설물 또는 서비스 운영 요원의 숙련도와 같이 질적 측면의 요인도 존재한다. 시설물의 적합한 입지를 결정하기 위해서는 양적 인자와 질적 인자를 모두 고려해야 한다. 이때, 공간 입지 모델링을 통한 입지 선정은 양적인 측면과 여러 제약 조건을 동시게 고려하여 최적에 가까운 입지를 선정하는 훌륭한 수단이다. 즉, 공간 입지 모델링은 시설물 서비스.. 2021. 9. 16. 의사결정나무(Classification&Regression)-JoJo's Blog 이 글은 고려대학교 김성범 교수님의 유튜브 강의를 참고하여 작성한 내용입니다. https://youtu.be/xki7zQDf74I [핵심 머신러닝] 의사결정나무모델 1 (모델개요, 예측나무) https://youtu.be/2Rd4AqmLjfU [핵심 머신러닝 ] 의사결정나무모델 2 (분류나무, Information Gain) 의사결정나무 모델이란? : 데이터에 내재되어 있는 패턴을 변수의 조합으로 나타내는 예측/분류 모델을 나무의 형태로 만드는 것 : 스무고개 놀이와 비슷한 개념 : 핵심은 데이터를 2개 혹은 그 이상의 부분집합으로 분할 : 데이터가 균일해지도록 분할 >> ★균일에 기준이 회귀와 분류마다 다름★ : 분류는 비슷한 범주를 갖고 있는 관측치들끼리 (분류 균일) : 회귀는 비슷한 수치를 갖고 .. 2021. 8. 9. [ISLR] Chapter6. Linear Model Selection and Regularization - Intro 다음 내용들은 아래의 책 ISLR 책을 해석하면서 공부한 내용임을 먼저 말씀드립니다! ( 사진에 링크 연결 ) 위의 식은 우리가 흔히 보는 linear model이다. linear model은 주로 X들과 Y 사이의 관계를 보고 싶을 때 주로 사용된다. Chapter 3에서 우리는 주로 회귀계수를 추정할 때, Least squares (최소 제곱 법)를 사용했다. linear model의 가장 큰 이점은 "해석력"을 꼽을 수 있다. 그리고 현실 문제에서 놀랍게도 non-linear methods와 비교했을 때 경쟁력이 있다. 그래서 우리는 이번 Chapter 6에서는 Least squares에 다른 어떤 것을 추가함으로써 simple linear model을 향상시키는 방법들에 대해서 배워볼 것이다. 자.. 2021. 7. 12. 이전 1 2 다음
