Raphael Lee

소비와 투자에 대한 단상 - 삼남매 아빠 = 애국자

Raphael Lee — Mon, 07 Oct 2019 08:53:11 GMT

주변의 지인들에게 가끔씩 소비와 투자에 대한 차이점, 그리고 그에 따른 의사 결정에 관한 이야기를 하곤 한다. 그 이야기를 불특정 다수와 공유하고자 기록한다. 우선 네이버 사전을 찾아보면, 소비 1. 돈이나 물자, 시간, 노력 따위를 들이거나 써서 없앰. 2. [경제] 욕망을 충족하기 위하여 재화나 용역을 소모하는 일. 본래적 소비와 생산적 소비가 있다.

VBA Sample - 삼남매 아빠 = 애국자

Raphael Lee — Fri, 09 Nov 2018 07:47:09 GMT

0. VBA에서의 간단한 Tip - 도구 > 매크로 > 보안 메뉴에서 보통으로 하면 파일을 열 때 매크로를 포함할 것인지 선택할 수 있으므로 이 설정을 권장합니다. - 시트에서 Alt + F11로 편집창을 열 수 있으며 Alt + F8로 매크로를 실행할 수 있습니다. - 도구 > 매크로 > 기록을 선택하면 그 순간부터 정지 버튼을 누를때까지 임의의 Pr

SQL 작성 요령 - 삼남매 아빠 = 애국자

Raphael Lee — Fri, 09 Nov 2018 06:09:44 GMT

RDB의 종류와 무관하게 SQL을 작성할 때는 다음의 단계를 참조합니다. 1. 중심축으로 삼을 테이블을 선정한다. - 건수, 값 등에 대한 검증의 기준이 됩니다. 2. 건수를 기록한다. - 데이터를 조립할 때마다, 건수의 증감에 대해 주의 합니다. 3. 가로로 정보를 추가하는 경우 JOIN을 세로로 정보를 추가하는 경우는 UNION

[번역] Keras를 사용한 GAN 예제 - 삼남매 아빠=애국자

Raphael Lee — Tue, 13 Mar 2018 08:27:27 GMT

원문 주소: GAN by Example using Keras on Tensorflow Backend 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Networks, 이하 GAN)은 딥러닝에서 최근 개발되고 있는 가장 유망한 것 중 하나입니다. 2014년에 이안 굿펠로우(Ian Goodfellow)가 소개한 GAN은, 서로 경쟁과 협력을 병행

[번역] 포트폴리오 최적화 II - 삼남매 아빠 = 애국자

Raphael Lee — Tue, 06 Mar 2018 06:22:28 GMT

원본 주소: Efficient Frontier & Portfolio Optimization with Python [Part 2/2]개인적으로 의미를 정확하게 이해하기 위해 번역하였으며, 파이썬 코드는 페이지 흐름을 위해 이미지로 붙여 넣었으며, 실제 코드는 위의 원본 링크에서 보시는 것을 권장합니다.첫 번째 시리즈에서 우리는 몬테카를로 시물레이션을 통해 현

매거진 예고 - 삼남매 아빠 = 애국자

Raphael Lee — Mon, 05 Mar 2018 08:40:02 GMT

이 매거진은 다소 정제된 글을 작성할 예정이며, 많은 퇴고를 거듭할 예정입니다.또한, 현재 작성 중인 [초보자를 위한 통계 기초] 매거진을 마무리하고 작성할 예정입니다.빠르면 다음 달부터 작성하지 않을까 예상됩니다.길다면 길고, 아니라면 아닌 10여 년의 시간을 총망라하는 글이 될 예정이며,분량이 다소 많을 것으로 예상되어 목차 별로 하나의 글이 아니라 여

[번역] 포트폴리오 최적화 I - 삼남매 아빠 = 애국자

Raphael Lee — Mon, 05 Mar 2018 07:39:26 GMT

원본 주소: Markowitz’s Efficient Frontier in Python [Part 1/2] 개인적으로 의미를 정확하게 이해하기 위해 번역하였으며, 파이썬 코드는 페이지 흐름을 위해 이미지로 붙여 넣었으며, 실제 코드는 위의 원본 링크에서 보시는 것을 권장합니다. Harry Markowitz 의 금융과 경제에 관련한 세상에 대한 공헌은 아무리

의사결정 나무 (Decision Tree) - 삼남매 아빠 = 애국자

Raphael Lee — Mon, 05 Mar 2018 05:01:43 GMT

분석이란 걸 위한 통계 완전 기초 Chapter 1. 통계 기본 함수 Chapter 2. 표준화/정규화 Chapter 3. 데이터 전처리 - Part II (part I 참조) Break #1. 통계 실습을 위한 환경 구축 - Part I Break #2. 통계 실습을 위한 환경 구축 - Part II Chapter 4. 클러스터링, 장바구니 - Part

회귀 분석 (Regression) - 삼남매 아빠 = 애국자

Raphael Lee — Wed, 07 Feb 2018 08:28:51 GMT

통계 모형 기법 선택 및 변수 선정 - 삼남매 아빠 = 애국자

Raphael Lee — Fri, 28 Apr 2017 05:44:56 GMT

분석이란 걸 위한 통계 완전 기초Chapter 1. 통계 기본 함수Chapter 2. 표준화/정규화Chapter 3. 데이터 전처리 - Part II (part I 참조)Break #1. 통계 실습을 위한 환경 구축 - Part IBreak #2. 통계 실습을 위한 환경 구축 - Part IIChapter 4. 클러스터링, 장바구니 - Part I (장바구

K-means 클러스터링 (clustering) - 삼남매 아빠 = 애국자

Raphael Lee — Thu, 27 Apr 2017 07:31:06 GMT

장바구니 분석 (Association Rule) - 삼남매 아빠 = 애국자

Raphael Lee — Mon, 24 Apr 2017 02:31:19 GMT

통계 실습을 위한 환경 구축 - Part II - 딸바보 잡부

Raphael Lee — Thu, 22 Sep 2016 17:01:49 GMT

분석이란 걸 위한 통계 완전 기초 Chapter 1. 통계 기본 함수 Chapter 2. 표준화/정규화 Chapter 3. 데이터 전처리 - Part II (part I 참조) Break #1. 통계 실습을 위한 환경 구축 - Part I Break #2. 통계 실습을 위한 환경 구축 - Part II Chapter 4. 클러스터링, 장바구니 Chapter

통계 실습을 위한 환경 구축 - Part I - 딸바보 잡부

Raphael Lee — Wed, 21 Sep 2016 15:38:57 GMT

분석이란 걸 위한 통계 완전 기초 Chapter 1. 통계 기본 함수 Chapter 2. 표준화/정규화 Chapter 3. 데이터 전처리 - Part II (part I 참조) Break #1. 통계 실습을 위한 환경 구축 - Part I Break #2. 통계 실습을 위한 환경 구축 - Part II Break #3. 통계 실습을 위한 환경 구축 - Pa

데이터 전처리II (=Dog노가다) - 딸바보 잡부

Raphael Lee — Thu, 21 Apr 2016 02:02:33 GMT

분석이란 걸 위한 통계 완전 기초 Chapter 1. 통계 기본 함수 Chapter 2. 표준화/정규화 Chapter 3. 데이터 전처리 - Part II (part I 참조) Chapter 4. 클러스터링, 장바구니 Chapter 5. 의사결정 나무 (Decision Tree), 회귀분석 (Regression), 신경망 분석 (Neural Network)

데이터 전처리I (=Dog노가다) - 딸바보 잡부

Raphael Lee — Wed, 20 Apr 2016 08:05:56 GMT

분석이란 걸 위한 통계 완전 기초 Chapter 1. 통계 기본 함수 Chapter 2. 표준화/정규화 Chapter 3. 데이터 전처리 - Part I Chapter 4. 클러스터링, 장바구니 Chapter 5. 의사결정 나무 (Decision Tree), 회귀분석 (Regression), 신경망 분석 (Neural Network) Chapter 6. 모

표준화 및 정규화 (그리고 시간) - 딸바보 잡부

Raphael Lee — Tue, 19 Apr 2016 08:23:38 GMT

분석이란 걸 위한 통계 완전 기초 Chapter 1. 통계 기본 함수 Chapter 2. 표준화/정규화 * 통계 분석에 유용하지만 극악의 난이도를 부여하는 시간(time)에 대해서 부가적으로 약간 이야기하겠습니다. Chapter 3. 데이터 전처리 Chapter 4. 클러스터링, 장바구니 Chapter 5. 의사결정나무(Decision Tree), 회귀분석

통계 기본 함수 - 딸바보 잡부

Raphael Lee — Mon, 18 Apr 2016 07:04:28 GMT

필자는 이력서의 테마가 'CRM전산'이지만, 실제 살아가는 행태는 월급쟁이이므로 회사가 시키는 이것저것을 하면서 삽니다. 본 문서 (분석이란 걸 위한 통계 완전 기초)는 추후 후배가 생기면 생각을 공유하기 위해 작성하고 있습니다. 후배가 생겨서 급하게 문서를 만드는 것보다 낫다고 생각하기에 미리미리 천천히 준비하는 차원입니다. 갈 길은 멀지만, 천천히 시작

분석이란 걸 위한 통계 완전 기초 - 딸바보 잡부의 이야기

Raphael Lee — Fri, 15 Apr 2016 07:55:13 GMT

들어가며. 오래전부터 작성하고 싶었던 글이었음에도 적절한 공간을 찾지 못해 보류해왔던(사실은 게을러서 못 했던) 글을 이 곳을 알게 되어 이렇게 시작합니다. 불과 얼마 전 빅데이터에 열광하고, 근래에 머신러닝에 열광하는 분들에게 보내고 싶은 내용들을 정리하려 합니다. 최신 트렌드라는 허상에 빠져 교육 듣고 기법을 공부해도 기본적인 것을 모르면 주도적으로

점진적 성장의 단계 - 딸바보 잡부의 이야기

Raphael Lee — Fri, 15 Apr 2016 04:49:09 GMT

1만 시간의 법칙이라는 말이 있지만, 개인적으로 판단하건대 단순한 업무 시간 혹은 학습시간을 말하는 게 아니라 밀도가 높은 시간으로 1만 시간을 이야기한다고 생각한다. 농도 짙은 시간을 쌓으면서 얻는 성장의 속도는 개인차가 있겠지만, 단계는 누구나 겪는 것이라는 생각에 경험한 내용을 정리해 보았다. 1. 기본기 연마 단계 (초보자) - 지루하고 지루한 하