Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 |
13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 |
20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 |
27 | 28 | 29 | 30 |
Tags
- 파이썬 pandas
- F분포
- Pandas
- 최소자승법
- 밑바닥부터 시작하는 딥러닝2
- 결정계수
- 텍스트 분류
- 히스토그램
- 오래간만에 글쓰네
- 은준아 화이팅
- numpy
- 모두의 딥러닝
- 코사인 유사도
- 텐서플로2와 머신러닝으로 시작하는 자연어처리
- 머신러닝
- 밑바닥부터 시작하는 딥러닝
- student t분포
- word2vec
- 가설검정
- rnn
- Django
- 자연어 처리
- 구글 BERT의 정석
- 기술통계학
- 군집화
- 기초통계
- 감성분석
- 차원축소
- 다층 퍼셉트론
- 회귀분석
Archives
- Today
- Total
목록은준아 화이팅 (1)
데이터 한 그릇

1. Time Series 분석 공부 이유 지금까지 주로 NLP 를 이용한 데이터 마이닝 기법을 많이 공부했는데, 다른 유형의 데이터 분석과 결합하면 더 좋은 시너지를 낼 것으로 판단 위 이유의 연장선, 주가 예측에 관심이 가게 됐는데 주가 데이터와 뉴스 데이터를 결합하여 주가를 예측하는 작업에 관심이 가게 됐음 대부분의 기업은 시계열 데이터를 다루는 부서가 많음 즉, NLP 를 세컨드 기술, 주 기술이 시계열 데이터 분석인 경우가 많음, 경쟁력을 가지기 위해 시계열 데이터 공부 쓸 수 있는 논문 주제의 다양성을 위해 2. 책 선정 이유 경제학과 학부생들이 많이 보는 계량경제학 책을 사서 보려고 했으나 많은 시간이 들것을 우려, 효율적이게 실무를 할 수 있을 정도의 이론과 실습을 정리해놓은 책을 찾다가 ..
시계열 분석/Practical TIme Series Analysis
2022. 10. 6. 14:48