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ImportError: cannot import name 'if_delegate_has_method' from 'sklearn.utils.metaestimators' eli5를 install하고 import 하는 과정에서 발생한 에러이다. colab에서 진행하면 발생하지 않지만, local에서 작업하는 것을 더 선호해서 해결하고 싶었다. ImportError: cannot import name 'if_delegate_has_method' from 'sklearn.utils.metaestimators' with scikit-learn 1.3.0 · Issue #4 Hi All, Looks like SKL 1.3.0 may have broken things! System information OS Platform and Distribution: Windows 11 Pro Sklearn-genetic version: 0.5.1 deap version: 1.4.1 Sciki.. 2024. 1. 12.
zsh: permission denied: .. 실행하고 있던 구역의 상위 폴더로 돌아가고자 ..을 입력했는데 뜬 error이다. (10분 전까지만 해도 실행됐다) 에러 발생 이유 : 터미널을 실행중인 상황에서 해당 폴더를 삭제했다. 해결 방안 : 다른 루트를 입력하거나 exit로 터미널을 종료한뒤 재실행한다. 2024. 1. 12.
[DIVE INTO DEEP LEARNING] 5.5. Generalization in Deep Learning 딥러닝 이론은 유망한 연구 분야를 제시하고 흥미로운 결과들을 쏟아냈지만 (i) 신경망을 최적화할 수 있는 이유와 (ii) 경사 하강으로 학습한 모델이 고차원적인 작업에서도 일반화를 잘 수행하는 방법 모두에 대한 포괄적인 설명과는 거리가 멀어 보입니다. 그러나 실제로 (i)은 거의 문제가 되지 않으며, 따라서 일반화를 이해하는 것이 훨씬 더 큰 문제입니다. 반면에, 일관된 과학 이론의 안락함이 없더라도 실무자들은 실제로 잘 일반화되는 모델을 생성하는 데 도움이 될 수 있는 다양한 기법을 개발해 왔습니다. 딥러닝의 일반화라는 방대한 주제를 간결하게 요약하는 것은 불가능하고 전반적인 연구 현황을 파악하는 것도 쉽지 않지만, 이 섹션에서는 연구와 실무의 현황에 대한 대략적인 개요를 제시하고자 합니다. 5.5.1.. 2023. 12. 29.
[3Blue1Brown] Linear combinations, span, and basis vectors | Chapter 2, Essence of linear algebra 벡터의 각 좌표를 스칼라라고 생각해보자. 각 좌표값을 스칼라로서 생각해보면, 각 좌표값이 벡터들을 어떻게 늘이고 줄일까를 보는 것이다. xy 좌표계에는 특수한 벡터 두 개가 있다. 1. 오른쪽을 가리키는 길이 1의 벡터. 흔히 Î 이나 x-단위벡터라 부른다. 2. 위쪽을 가리키는 길이 1의 벡터. 흔히 ĵ 이나 y-단위벡터라 부른다. 이런 의미에서, 좌표쌍이 나타내는 벡터는 두 스케일된 벡터의 합이다. 벡터를 '스케일된 두 벡터의 합'으로 보는 것은 꽤나 중요한 개념이다. 두 벡터를 통틀어 xy 좌표계의 기저라 부른다. 기본적으로 기저가 의미하는 것은 이 좌표쌍을 스칼라로써 생각할 때, 그 스칼라들이 스케일하는 실제 대상들이 기저 벡터이다. 우리가 벡터를 수적으로 표현할 때, 암묵적으로 선택한 기저 벡터.. 2023. 12. 22.
[DIVE INTO DEEP LEARNING] 2.3 Linear Algebra_matrices, tensors 2.3.3. Matrices Just as scalars are 0th-order tensors and vectors are 1st-order tensors, matrices are 2nd-order tensors. We denote matrices by bold capital letters (e.g.,𝐗, 𝐘, and 𝒁), and represent them in code by tensors with two axes. The expression 𝐀 ∈ ℝᵐˣⁿ indicates that a matrix 𝐀 contains 𝒎 × 𝒏 real-valued scalars, arranged as 𝒎 rows and 𝒏 columns. When 𝒎=𝒏, we say that a matrix is square... 2023. 12. 22.
[DIVE INTO DEEP LEARNING] 2.3 Linear Algebra_scalars, vectors 2.3.1 Scalars Most everyday mathematics consists of manipulating numbers one at a time. Formally, we call these values scalars. For example, the temperature in Palo Alto is a balmy 72 degrees Fahrenheit. If you wanted to convert the temperature to Celsius you would evaluate the expression 𝒄 =5/9(𝒇−32), setting 𝒇 to 72. In this equation, the values 5,9, and 32 are constant scalars. The variables .. 2023. 12. 20.
[DIVE INTO DEEP LEARNING] 4.1 Softmax Regression 23.12.19 Keep Editing ... 4.1.1 Classification We have two obvious choices. Perhaps the most natural impulse would be to choose 𝑦∈{1,2,3}, where the integers represent {dog,cat,chicken} respectively. This is a great way of storing such information on a computer. If the categories had some natural ordering among them, say if we were trying to predict {baby,toddler,adolescent,young adult,adult,ger.. 2023. 12. 20.
[3Blue1Brown] Vectors | Chapter 1, Essence of linear algebra 벡터를 바라보는 관점 1. 물리학자의 관점 벡터는 그 길이와 그것이 가리키는 방향으로써 정의된다. 두 요소가 같다면, 벡터를 아무 데로나 옮긴다 하더라도 여전히 같은 벡터로 취급한다. 평면에 존재하는 벡터는 2차원 벡터이고, 우리가 사는더 넓은 공간에 존재하는 벡터는 3차원 벡터이다. 2. 컴퓨터 과학자의 관점 숫자의 배열로 정의된다.(배열/리스트의 자료구조(data structure)) 예를 들어, 집값을 분석할 떄, 집의 면적과 가격만 고려한다고 치자. 그럼 각 집은 한 쌍의 숫자로 표현 될 것이다. 이제 그 집은 2차원 벡터로 표현된 것이다. 이 맥락에서는 벡터란 단지 배열을 멋드러지게 표햔한 것이며, 2차원이라는 말은 단지 숫자가 두 줄로 배열됐음을 의미한다. 3. 수학자의 관점 위의 두 관점을 .. 2023. 12. 20.
ImportError: cannot import name 'Memory' from 'joblib' (unknown location) from sklearn.preprocessing import StandardScaler 해당 코드 실행 중 발생한 에러이다. 확인 사항 - joblib 버전 확인 후 upgrade - joblib 재설치 - joblib을 재설치 하는 도중에 아래 error가 발생했다. pip install --upgrade scikit-learn scikit-learn을 upgrade해주니 정상 작동 되었다. 2023. 12. 3.

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