Round Here

바둑판 줄이 몇개인지 모르고, 인공지능 감은 잃었고, Deep Learning은 수박 겉핥기로 아는 나도 읽을 수 있게 해 주어 고마운 생각에. page 1)■ MCTS와 같이 Monte Carlo 기반의 game tree에서의 search는 (당연히) sampling/roll_out을 많이 하면 할 수록 바둑판의 유/불리 상황이나 다음 수로 어떤 것이 최적일까 추정하는 것이 정확해진다. 문제는, 바둑의 search space가 너무 크다. 바둑과 같이 막대한 크기의 search space를 갖는 Game Tree의 search space를 줄여보자. 1. Search Depth를 줄이자 : 게임을 끝까지 하지 않고도 현재 상태, 또는 현재 상태에서 어느 정도까지 depth를 내려 가면 누가 이길 지 결..

수학은 어려웠고 잘 하지 못했다. 대학원에서 수학을 들으면서 수학의 자기 얘기가 비로소 조금씩 들리기 시작했는데. 이제 취미로라도 수학을 보려는데 익숙하던 것도 어색하다. 다시 감을 좀 찾을 수 있을까 토막들과 링크를 기록하며 나아가 본다. X, Y, Z : random variables a, b, c, d, k : constants Var(X) = = E[(X - E(X))2] = E[X2] - E2[X] Sd(X) = = E(c ) = c E(X ± k) = E(X) ± k E(kX) = kžE(X) E(X ± Y) = E(X) ± E(Y) E(XY) = E(X)E(Y) if X and Y are independent cov(X, Y) = = E[ (X-E(X))ž(Y-E(Y)) ] = E[XY] –..

Title: Talk about Financial Time Series(시계열) Stationarity Author: “Hyun Bong Lee” Get Financial Time Series library(quantmod) ## Warning: package 'quantmod' was built under R version 3.2.2 ## Loading required package: xts ## Loading required package: zoo ## ## Attaching package: 'zoo' ## ## The following objects are masked from 'package:base': ## ## as.Date, as.Date.numeric ## ## Loading require..

Financial 시계열 구하기 1. Reading the financial time series data from the local CSV file ‘quantmod’ package loads xts & zoo package internally 이 경우 local file은 zoo 시계열로 읽기에 적절한 형태로 되어 있어야 함. library(quantmod) ## Warning: package 'quantmod' was built under R version 3.2.2 ## Loading required package: xts ## Loading required package: zoo ## ## Attaching package: 'zoo' ## ## The following objects are ma..

Lasso_LAR_with_LARS_Package Lasso Regression with RHyun Bong Lee 2015년 10월 5일 LARS 패키지를 이용한 LASSO, LAR examples, by HBLEE 특히 HTF의 “The Elements of Statistical Learning” 에 언급된 Regression의 Shrinkage Method 중 하나인 LASSO (L1 Norm: Sum of Absolute values, PENALTY/CONSTRAINT-BASED VARIABLE SELECTION)에 집중 Regularized Regression으로 Ridge Regression도 있으나, LASSO가 더 유용하리라 판단 Reference : - CRAN LARS 패키지 매뉴얼 :..

이번 달부터 Python을 심각하게 익히고 있다. 그동안 시스템 프로그래밍, 웹, 분석 등 여러 목적에 두루 쓰면서 너무 복잡하지 않는 언어를 찾다가 Python으로 삼기로 했다. C, JAVA, R 언어와도 어렵지 않게 연결될 수 있다고 하고. 혼자서도 여러 목적의 쓰임새를 숙달할 수 있을 것 같다. 익숙해지지 않는 PHP+HTML 섞기, SQL이 프로그램처럼 구는 것을 않보며 살면 좋겠다. R vs. Python : Data Science에 R이 낫나 Python이 나은가? 웹에 많은 말들이 있는데 다 맞다. 각자의 경험, 배경, 그리고 앞으로의 목적에 따라 의견이 다를 것이다. 내 경험으론 R의 강점은 빨리 익혀 사용할 수가 있다는 것과 많은 library에 있다. R의 상대적 단점이자 Python..

Data Science Is Dead 에서 데이터 사이언스는 과학이 아닐 뿐더러, 데이터 사이언스는 새로운 효용보다는 현란한 구라빨이 주 무기고 따라서 데이터 사이언티스트는 막장으로 통하는 길이라 한다. 이 주장대로 풀어보면. "뒤에 과학(Science) 이란 단어가 붙은 분야치고 과학인 것은 없다" 라는 말이 있다. Computer Science도 들어간다. 이 기준으로 보면 Data Science는 전혀 과학이 아니다. 데이타는 앞으로 엄청나게 생기고 모으게 될 것이다. 그렇지만 정말로 그런 데이타 중 열심히 모델을 만들고 분석을 해서 의미있는 정보를 생성할 수 있을 가능성은 얼마나 될까? 해보기 전에는 모른다? 때문에 데이터 사이언티스트 (실제로는 구라꾼이 말로 꼬시겠지만)가 데이터에 생명을 불어넣..

Time Series Clustering with R Time Series Clustering with RAn Exercise on Time Series Clustering. A test with various TS representations. For the reference ; “A Symbolic Representation of Time Series, with Implications for Streaming Algorithms (SAX paper)” - Lin & Keogh http://www.cs.ucr.edu/~eamonn/SAX.pdf Data : The synthetic control chart time series is used in the examples in the following s..

Discrete Fourier Transform과 단순한 주파수 도메인 필터링 DFT_exHyun Bong Lee DFT_ex DFT_ex A simplified view of Discrete Fourier Transform, and grossly naive take on filtering. Key Words : Fourier Series, Signal, Discrete Fourier Transform, Spectrum, Digital Sampling Nyquist Frequency, Frequency Domain Analysis Some say Fourier Transform is one of the 10(17) equations that changed the world(from googling). I..

20, 30대 읽던 글들을 이젠 이해하기가 어렵다. 산만한 정신에 빠른 지름길을 찾으려고만 하니. 졸업할 때 signal ensemble을 다루는 일을 직업으로 할 기회가 있었는데, 그 길을 가지 않았다. 그 길을 택했으면 지금보다 더 나은 사람이 되었을 것인가는 불분명하지만, 지금보다 훨씬 더 나은 사정에 있었을 것이다. 이제 그 때보다 능력은 훨씬 못하고, 주위에 동료는 없으나, 나 자신을 위한 것이니 아예 못하기 전 정리를 시작해 보자. main Purpose of this exercise : Get to know how multivariate signal/TS can be represented. Good/Bad component classification based on multiple multi..