Generative Adversarial Nets
Journal/Conference: NIPSYear(published year): 2014Author: I. Goodfellow, Jean Pouget-Abadie, Mehdi Mirza, Bing Xu, David Warde-Farley, Sherjil Ozair, Aaron C. Courville, Yoshua BengioSubject: GAN
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Hexo Hueman Tutorial
1.Starting Hexo Blog1234567891011121314151617181920212223242526username@LAPTOP-D1EUIRLS MINGW64 ~/Desktop$ hexo init your_blog_folderusername@LAPTOP-D1EUIRLS MINGW64 ~/Desktop$ cd your_blog_folder/use
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
Journal/Conference: NIPSYear(published year): 2012Author: Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, Geoffrey E. HintonSubject: AlexNet, Computer Vision ImageNet Classification with Deep Convolutional Neur
K-Nearest Neighbor
1. Classification 분류나 예측을 진행할때 나랑 가장 가까운 이웃 k개를 고려하겠다. 나랑 가까운 이웃 한명이 검정색이면 검정색으로 판단 파란색의 가장 가까운 이웃을 확인해본 결과 검정색 이므로 파란색도 검정색으로 분류되었다 K=3 일 경우 형광색 친구를 분류한다고 하였을때 이웃중 파란색이 2개 검정색이 한개이기 때문에 파란
Pyspark Tutorial(1)
Reference: https://spark.apache.org/docs/latest/quick-start.html Get Started01.basic.py1234567891011121314# -*- coding: utf-8 -*-import pysparkprint(pyspark.__version__)from pyspark.sql import SparkSe
Pyspark Tutorial(2)
Data cleansing01.pipeline.py123456789101112131415161718192021222324from pyspark.sql import SparkSessionfrom pyspark.sql import *from pyspark.sql import functions as F#Create Spark Sessionspark = Spark
Pyspark Tutorial(3)
Machine Learning01.regression.py1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950from pyspark.ml.regression import DecisionTreeRegressorfrom pyspark.sql impor
How to install PySpark
Preparation installing spark need python3 if you are first using python, install anaconda Installing JAVA Installing file: Java SE 8 Archive Downloads (JDK 8u211 and later) Need to login Oracle Run
Adversarial Speaker Verification
Journal/Conference: ICASSP IEEEYear(published year): 2019Author: Zhong Meng, Yong Zhao, Jinyu Li, Yifan GongSubject: Speaker Verification Adversarial Speaker Verification GoalWith ASV, our goal i
Definition of Distance
1. Euclidean distance 가장 흔히 사용하는 거리측도 대응되는 x,y값 간 차이 제곱합의 제곱근으로써, 두 관측치 사이의 직선 거리를 의미함. 다차원 데이터에서도 마찬가지 이다. 2. Manhattan Distance 맨하탄은 블럭이 나누어져 있어 직선으로 갈 수가 없다. 직선거리가 아닌 격자거리. 격자:바둑판처럼 가로세로를