TEAM EDA

지난 House price Advanced Regression에 이어 이번 EDA 2기 두번째 프로젝트로 진행했던 KUC Hackathon Winter 2018 : What can you do with the Drug Review dataset?(https://www.kaggle.com/jessicali9530/kuc-hackathon-winter-2018)에 대한 분석 보고서입니다. (+추가) 이번 해커톤 우승팀중 하나인 저희팀의 인터뷰입니다.(http://blog.kaggle.com/2019/01/14/kuc-teameda/) 이번 대회는 캐글을 하는 대학생팀들을 위한 해커톤으로 따로 문제가 있는 것이 아니라 팀별로 주제를 선정해서 한달 동안 각자의 분석을 진행하는 대회였습니다. 개인적으로 자연어처리..

이번 자료는 지난 자료 House Prices: Advanced Regression Techniques(https://eda-ai-lab.tistory.com/8?category=765157)에 이어서 부족한 부분을 보충해보도록 하겠습니다. 목차 결측치 처리 변수 탐색 모델 해석 1. 결측치 처리 이 대회를 하면서 핵심 중 하나는 데이터의 많은 결측치를 처리하는 부분이었습니다. 이를 해결하기 위해서 결측치가 어떤 식으로 분포해 있고, 어떤 식으로 해결할지에 대해서 분석해보도록 하겠습니다. 81개의 변수 중 40% 정도인 34개의 변수가 결측치를 가지고 있고 몇몇 변수의 경우는 결측치의 비율이 75%가 넘어갑니다. 특징적인 부분으로는 결측치의 비율이 같은 변수들이 있는데, 5.44% : GarageFini..

본 글은 피처 엔지니어링 및 선택 : 예측 모델에 대한 실용적인 접근 방식 (https://bookdown.org/max/FES/detecting-interaction-effects.html) 에서 있는 교호작용 효과 감지라는 내용을 기반으로 다른 자료들을 추가해 정리한 자료입니다. 1. 상호 작용 파생시 고려 사항 교호작용이란 A의 효과가 B의 서로 다른 수준 B1과 B2에서 일관성 있게 나타난다면 두 인자 A, B 간에는 교호작용이 없다고 하고, 만일 B가 ‘B1수준에 있을 때 A의 효과’와 ‘B2수준에 있을 때 A의 효과’간에 차이가 있을 때, A, B 간에 교호작용이 존재한다고 입니다. Neter et al.(1996)은 "가능할 때마다 반응 변수에 중요한 방식으로 영향을 줄 수 있는 상호 작용을..

이번 글에서는 PyTorch로 VGG를 구현하는 것에 대해서 배워보도록 하겠습니다. 이번 글은 EDWITH에서 진행하는 파이토치로 시작하는 딥러닝 기초를 토대로 하였고 같이 스터디하는 팀원분들의 자료를 바탕으로 작성하였습니다. 목차 VGG NET VGG 구현 1. VGG NET VGG는 옥스포드 대학의 연구팀 VGG에 의해 개발된 모델로써, 2014년 이미지넷 인식 대회에서 준우승을 한 모델입니다. 층의 갯수에 따라 11부터 19까지 갯수가 다양하고 사용하기 쉬운 구조와 성능때문에 많은 인기를 얻은 모델입니다. VGG의 특징은 3x3의 작은 필터를 사용했다는 점입니다. 3x3 Convolution을 두 번 쌓는 것은 5x5 convolution과 동일하고 3x3 Convolution을 세 번 쌓는 것은 ..

이번 글에서는 PyTorch로 Convolution Neural Network 하는 것에 대해서 배워보도록 하겠습니다. 이번 글은 EDWITH에서 진행하는 파이토치로 시작하는 딥러닝 기초를 토대로 하였고 같이 스터디하는 팀원분들의 자료를 바탕으로 작성하였습니다. 목차 Convolution? Neuron과 Convolution Pooling Mnist 구현 1. Convolution Convolution Neural Network(CNN)의 구조는 위의 사진과 같습니다. 이미지가 들어오면 Convolutions 작업으로 feature maps를 만들어 내고 Subsampling을 통해서 그 사이즈를 줄입니다. 마찬가지로 Convolutions - Subsampling 작업을 반복하다가 마지막에 Full C..