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최신 논문으로 시작하는 딥러닝카테고리 없음 2017. 10. 31. 11:58
http://www.edwith.org/deeplearningchoi/joinLectures/10979
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그리드월드와 다이나믹 프로그래밍Keras 2017. 10. 31. 09:32
1. 다이나믹 프로그래밍과 그리드월드순차적 행동 결정 문제를 벨만 방정식을 통해 푸는 것이 다이나믹 프로그래밍입니다. 벨만 기대방정식을 이용한 것은 정책 이터레이션이며, 벨만 최적 방정식을 이용한 것이 가치 이터레이션입니다. 2. 정책 이터레이션 정책 이터레이션은 현재 정책에 대한 참 가치함수를 구하는 정책 평가와 평가한 내용을 가지고 정책을 업데이트하는 정책 발전으로 이루어져 있습니다. 정책을 평가할 때 벨만 기대 방정식을 이용하여 정책을 발전할 때는 구한 가치함수를 토대로 최대의 보상을 얻게 하는 행동을 선택하는 탐욕 정책 발전을 이용합니다. 3. 가치 이터레이션 가치 이터레이션은 최적 정책을 가정하고 벨만 최적 방정식을 이용해 순차적 행동 결정 문제에 접근합니다. 정책 이터레이션에서와 달리 정책이 ..
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막대의 높이를 알려주는 레이블 추가하기R 2017. 10. 27. 20:00
install.packages("ggplot2")install.packages("dplyr") library(ggplot2) library(dplyr) # cut에 대한 빈도를 가지는 새로운 데이터 생성하기 cut.table - ggplot2::diamonds %>% dplyr::group_by(cut) %> dplyr::summarise(n = n()) # 막대에 레이블 추가하기 ggplot2::ggplot(data = cut.table, aes(x = cut, y = n)) + geom_bar(stat = "identity", fill = "purple") + geom_text(aes(label = n), vjust = -0.3) # vjust값이 음수이면 막대 위에 레이블이 생김
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ggplot2로 상자그림 작성하기R 2017. 10. 27. 14:32
install.packages("ggplot2")library(ggplot2)# 1. 일변량 양적 자료에 대한 상자그림 ggplot2::ggplot(data = diamonds, aes(x = "price", y = price) + geom_boxplot() # 2. 집단별(일변량 질적자료) 상자그림 ggplot2::ggplot(data = diamonds, aes(x = cut, y = price) + geom_boxplot() # 3. 집단별(이변량 질적자료) 상자그림 ggplot2::ggplot(data = diamonds, aes(x = interaction(cut, color), y = price) + geom_boxplot()