Learning-Log
문법 5가지와 예제를 통해 LaTeX 정복하기(Mathjax)
웹상에서 LaTeX 문법을 활용하기 위해서는 Mathjax 라는 외부모듈을 설치해야 한다. 그 방법은 아래 글에 나와 있다. 웹페이지에서 수식 입력하는 방법 (LaTeX 문법을 위한 Mathjax) 선행요건 지금부터 설명할 방법은 모든 웹사이트에서 공통적으로 쓸 수 있는 방법이다. 따라서, 티스토리에도 당연히 적용 가능하다. 하지만 아쉽게도 네이버 블로그에는 적용되지 않는다. 그 xpectation.tistory.com LaTeX 문법이란? 간단히 말하자면, TeX가 발전되어 만들어진 매크로 집합체이다. TeX의 최초 개발자는 도널드 크누스(1938~)로, 책을 쓰려다 보니 적당한 조판 시스템이 없어 자기 손으로 직접 개발했다고 한다. 역시 개발자.. 참고로 도널드 크누스는 컴공교수이다. 조금만 더 깊게..
웹페이지에서 수식 입력하는 방법 (LaTeX 문법을 위한 Mathjax)
LaTeX 를 입력하는 방법이 궁금하다면 아래 포스팅을 참고하면 된다. 문법 5가지와 예제를 통해 LaTeX 정복하기(Mathjax) 웹상에서 LaTeX 문법을 활용하기 위해서는 Mathjax 라는 외부모듈을 설치해야 한다. 그 방법은 아래 글에 나와 있다. 웹페이지에서 수식 입력하는 방법 (LaTeX 문법을 위한 Mathjax) 선행요건 지금부터 xpectation.tistory.com 선행요건 지금부터 설명할 방법은 모든 웹사이트에서 공통적으로 쓸 수 있는 방법이다. 따라서, 티스토리에도 당연히 적용 가능하다. 하지만 아쉽게도 네이버 블로그에는 적용되지 않는다. 그 이유는 네이버 블로그의 경우 사용자가 직접 HTML을 손 볼 수 없기 때문이다. 한 마디로, 지금부터 설명할 방법은 HTML 소스코드를 ..
[딥러닝을 위한 수학] 2장. 미분과 적분 (1)
※ 이 글은 책 내용을 단순 요약한 것이 아니라, 책을 바탕으로 하되, 사실상 책과 무관하게 제 나름의 이해를 바탕으로 서브노트화 시킨 글이므로 주관적 표현이 다수 섞여있다는 점을 감안해주시기 바랍니다. 함수 $f(x)$ 입력값 x와 출력값 y의 관계. $x → f(x) → y$ x를 y로 만들어주는 규칙이라고 생각하면 된다. $f(1) = 2$, $f(2) = 5$ 이면, $f(x) = x^{2} +1$ 임을 알 수 있다. 합성함수 $x → f(x) → y$ 이 y 값을 다시 g(y)에 넣으면 $y → g(y) → z$ 이런 경우, 합성함수라고 한다. $h(x) = g(f(x))$ 로 표기 즉, 함수 $f$의 출력값이 다시 함수 $g$의 입력값이 되는 경우, 이 $f$와 $g$의 관계를 통틀어 $h$라..
[Do it ! 정직하게 코딩하며 배우는 딥러닝 입문] 3장 머신러닝의 기초를 다집니다 - 수치예측(2)
03 머신러닝의 기초를 다집니다 - 수치예측(2) 03-2 경사 하강법으로 학습하는 방법을 알아봅니다 선형 회귀의 목표는 입력 데이터(x)와 타깃 데이터(y)를 통해 기울기(a)와 절편(b)를 찾는 것이었습니다. 즉, 산점도 그래프를 잘 표현하는 직선의 방정식을 찾는 것이 회귀 알고리즘의 목표였습니다. ··· 경사 하강법(gradient descent)이 바로 그 방법 중 하나입니다. 경사 하강법 : 기울기를 사용하여 모델을 조금씩 조정하는 최적화 알고리즘 y' = wx+b w는 기울기이므로, ceteris paribus 하에서 w와 y'의 관계는 아래와 같다. w가 양수일때, (w, y')평면에서 우상향 w가 음수일때, (w, y')평면에서 우하향 따라서, 어떤 경우라하여도 w에 w_rate를 더해준다..
[Do it ! 정직하게 코딩하며 배우는 딥러닝 입문] 3장 머신러닝의 기초를 다집니다 - 수치예측(1)
03 머신러닝의 기초를 다집니다 - 수치예측(1) 03-1 선형 회귀에 대해 알아보고 데이터를 준비합니다 선형 회귀(Linear Regression) : Linear 함수의 기울기와 절편을 찾아준다 > 이는 곧 선형(Linear) 함수 그 자체를 찾아준다는 뜻과 같다. 회귀(Regression) : 두 변수 x와 y의 관계(함수) 추론 따라서 선형 회귀란, 입력(x)-타겟(y)으로 이루어진 데이터셋을 통해 그 관계(함수)를 선형으로 도출하는 것이라고 볼 수 있다. from sklearn.datasets import load_diabetes diabetes = load_diabetes() print(diabetes.data.shape, diabetes.target.shape) #(442, 10) (442,..
[Do it ! 정직하게 코딩하며 배우는 딥러닝 입문] 2장 최소한의 도구로 딥러닝을 시작합니다
02 최소한의 도구로 딥러닝을 시작합니다 02-1 구글 코랩을 소개합니다 colab : 구글이 제공하는 주피터 노트북 Ctrl + M,D : 셀 삭제 Shift + Enter : 실행 후 다음 셀 이동 Ctrl + Enter : 실행 Alt + Enter : 실행 후 아래에 새로운 셀 삽입 및 새로운 셀로 이동 Ctrl + M,H : 단축키 설정 Ctrl + Shift + P : 명령 팔레트 02-2 딥러닝을 위한 도구들을 알아봅시다 NumPy NumPy : 파이썬 패키지 2차원 배열 : 행렬 넘파이 array : 아래처럼 numpy.ndarray 타입은 print시 별다른 설정 없이도 행렬을 보기좋게 구현해준다. import numpy as np my_arr = np.array([[10, 20, 30]..
[Do it ! 정직하게 코딩하며 배우는 딥러닝 입문] 1장 딥러닝을 소개합니다
01 딥러닝을 소개합니다 01-1 인공지능을 소개합니다 Artificial Intelligence Strong AI Weak AI 01-2 머신러닝을 소개합니다 기계학습(Machine Learning) 학습(훈련) : 데이터의 규칙을 컴퓨터 스스로 찾아내고 수정하는 과정 규칙 : 수식(모델)에서의 가중치와 절편 모델 : 학습을 통해 만들어진 프로그램(수식) 그 자체. 머신러닝의 수학적 표현. 모델은 새로운 입력에 대한 예측(타겟)을 만들어 낸다. 손실함수 : 타겟값과 예측값의 차이를 계산하는 함수. 최적화 알고리즘 : 손실 함수의 최솟값을 효율적으로 찾는 방법론. 지도학습(supervised learning) : 훈련데이터(입력과 타겟)를 통해 모델을 훈련시키는 과정 > 정형 데이터에 유효 비지도학습(u..
VSCode 에서 이모지(emoji) 쓰는 법
Windows 환경 'Win' + '.' Mac 환경 'control' + 'command' + 'Space'
개행문자 CRLF 과 LF에 대하여
기본 개념 eol : End of Line 의 줄임말 CRLF : 줄 바뀜을 줄이 끝나는 곳에 \r 새로운 줄이 시작하는 곳에 \n 으로 표현 LF : 줄 바뀜을 줄이 바뀌는 곳에 \n 하나만 이용하여 표현 유래 옛날에 사용하던 기계식 타자기에서는 타이핑을 하면 키보드부 위에서 좌우로 움직이면서 종이에 글자를 찍는 장치가 있었다. 이를 캐리지(Carriage)라고 하는데, 캐리지가 종이의 맨 오른쪽까지 이동하면 이를 맨 왼쪽으로 되돌려주는 작업이 필요했다. 이 작업이 캐리지 리턴(CR)이고, 종이의 세로 위치를 한 줄 올리는 것이 라인 피드(LF)이다. Windows의 CRLF 방식은 과거 타자기의 잔재로 보인다. 출처 심화 읽을거리 HTML textarea의 개행문자는 무엇일까? · /usr/lib/l..
[JS]당신이 자바스크립트에 진심이라면, 나는 이 책을 당신께 권한다.
모던 자바스크립트 Deep Dive : 자바스크립트의 기본 개념과 동작원리 이 책을 교과서 삼고 읽으면 JS에 있어서 만큼은 다른 책이 필요 없다. 행정법으로 치면 홍정선 저이고 경제학으로 치면 김영산, 왕규호 저이다. 처음 코딩 공부할 때, 이런 교과서적인 책이 없다는 사실이 너무 아쉽고 어이가 없어서 내가 써야겠다고 다짐했는데 이러한 다짐을 의미없게 만든 책. 안그래도 할 것 많은데, 내 할 일 덜어줘서 고마운 책. 혹시나 해서 밝히지만 내돈 내산이다. 저자와 일면식도 없다.
시간에 대한 미분
출처 요약 : 애초에 유량개념인 변수들은 t에 대한 함수이다. 따라서 유량개념의 거시경제변수들은 합성함수 미분의 방법에 의해 t에 대한 미분이 가능해진다.
동차함수와 오일러의 정리
http://m.blog.daum.net/_blog/_m/articleView.do?blogid=06rSv&articleno=15835706 요약 : 현실설명력을 위해 1차동차생산함수를 가정하는 한 Y = MPn × N + MPk × k
한계값과 평균값의 관계 - 평균이 더 강하다
한계값이 일정하면 평균값이 일정하다 (X) -(고정비용을 떠올릴 것) 평균값이 일정하면 한계값이 일정하다 (O)
Akerlof "The Market for Lemons" (1970)
Akerlof "The Market for Lemons : Quality Uncertainly and the Market Mechanism"(1970) 애컬로프의 개살구시장 내지는 레몬시장이라고 쓰면 모를까, Lemon market이라고 쓰면 감점요인 참고로 논문에서 애커로프는 Lemon(악화)의 반대축으로 Peach(양화)를 삼았다
<미시> 장기노동수요함수의 도해
●요소시장에서 장•단기는 K의 가변성이 좌우 but (L,W)평면상에서 K는 외생변수이므로 K의 변화는 곡선자체의 변화이며, 동시에 하나의 노동수요함수로는 K의 변화 도해 불가능 쉽게말해, ceteris paribus에 의해 노동평면상의 모든 (MRP로 나타낸 )노동수요함수는 단기노동수요함수임(K고정) 따라서 장기노동수요곡선을 도해하려면 두개 이상의 단기노동수요함수를 통해 '개형의 추론'으로 접근해야만 한다. ●장 단기의 차이 ●요약 MRP는 단기요소수요함수이다(ceteris paribus) 장기요소수요함수는 두개 이상의 단기요소수요함수를 통해 추론하는 수 밖에 없다. 차이 및 특성은 암기
<미시> 불확실성 관련 배경지식 : 확률과 분산 및 표준편차
임봉욱저 미시연습을 풀다보면 불확실성파트에서 괴랄한 문제가 나온다. 링크 이 링크를 참조하자. 요약 ●기댓값은 평균이다 ●기댓값은 변수에만 갖다붙일수있다(상수 빼낼수있다. 평균이니까! 당연하지) ●분산은 편차의 제곱의 평균(기댓값)이다 (따라서 식정리하면 변수제곱의 평균-변수평균의 제곱) ●표편은 분산에 루트를 씌우자 ●분산 정의역에 상수가있으면 계수만 제곱시키고 변수에 대한 분산으로 정리가능하다 ●표편은 분산을 거쳐서 정리하면 계수가 절대값씌워진다.
<거시> 매파, 비둘기파 그리고 올빼미파?
●기본적 의미 매파 (hawks) : 매=맹금류=육식성 ; 강경파 비둘기파 (doves) : 비둘기=닭둘기=잡식성 ; 온건파 올빼미파 : 올빼미=지켜보고있다=뭐먹는지가 중요한게 아니라 지켜보고있다=지켜보고있다니까 ; 관찰자, 방관자, 중립파, 신중, 가마니 마냥 가만히 있는 가마니파 ●시사경제적 의미 1. 떠올려보기 주로 통화당국의 성향을 매파와 비둘기파로 구분하는데, 통화당국의 정책목표 = 물가안정(인플레이션타게팅) 통화당국의 정책수단 = 통화정책 2. 떠올린 것을 기본적 의미에 적용하기 ○강경한 태도 = 매파 물가안정목표의 성공적 달성을 위해, 인플레이션 기피성향이 강하고 (=목표에 대한 강경한 태도, '우리 목표는 인플레타겟이야. 경제성장 내알빠? 우리는 물가만 잡으면 된다') 적극적 통화정책 주장..
<영어회화> God forbid!
God[Heaven, The Lord, The Saints] forbid (that...)! 결코 ...일 리 없다; ...하는 일이 있어서는 안된다,큰일이다 God forbid! 그런일이 없기를! 천만에! 어림도 없는 소리! 개소리하고 있네! 단순직역하면 신, 하늘, 주인 등이 금지하셨어! 따라서,단독으로 절대 그럴리 없어! 로 쓰이거나 that절의 내용을 부정하는 의미로 쓰인다.
인간관계에서의 갈등관리전략
잘싸워야 오래간다 감정을 솔직히 드러내자 https://m.blog.naver.com/sum-lab/221120431694
<경제수학> 자연로그를 취하는 이유
간단히 축약하자면 1. 비선형적 데이터값을 선형함수로 나타내어 관계의 의미를 보다 직관적으로 파악하기 위해 2. 더 나아가 밀집된 데이터군집을 현미경으로 들여다보듯 보다 정밀하게 관찰하기 위해 자세한 설명은 "다른 블로거의 좋은 글"로써 대신함
그리스 문자 읽는 법 및 의미 (알파,베타,감마,델타 등)
출처 (네이버 검색) 출처2 (네이버 검색) 고대그리스숫자들 입니다 α알파 (1을 뜻함) β베타 (집과 소를 뜻함) γ감마 ( 이공학 방면의 기호로 사용됨) δ델타 (4를 뜻함) ε엡실론 (임의의 작은 양수를 뜻함) ζ제타 (6을 뜻함) ή에타 (8을 뜻함) θ세타 (9를 뜻함) ι요타 (10을 뜻함) κ카파 (20을 뜻함) λ람다 (30을 뜻함) μ뮤 (40을 뜻함) ν뉴 (50을 뜻함) ξ크시 (60을 뜻함) ό오미크론 (70을 뜻함) π피=파이 (원주율 3.14로 쓰임)=3.141592...등등 ρ로 (물리학에서 물체의 밀도로 쓰임) Σ시그마 (200을 뜻함) τ타우 (300을 뜻함) Υ웁실론 (입자 물리학에서 입실론의 중간자로 나타냄)=원래 이름 입실론(입실론과 구분하기 위해 웁실론이라 표기) Φ..