라이크나우

글또 잡담 : 글감을 정하는게 어려워서 면접이 있던 지난번에는 패스권을 썼었다. 그냥 글 쓸껄 이번주는 더 바쁘넴! 이번주에는 뭘 쓸까 고민하다가 기존에 논문리뷰를 하고 싶다고 했으니 한번 작성해보자고 다짐했다. 내 첫 논문리뷰 포스팅인데, 부끄러워 하기만 하다가 평생 포스팅을 못 할 수도 있단 생각이 들어서 용기내어 해본다! 추천시스템에 관심이 많고, 관련 면접 준비하다가(요즘 내 모든 일정은 면접 위주로 돌아가서) 읽은 논문이었다. 나름 자세히 뜯어가면서 읽어보았으니 한번 리뷰를 해보자! 논문에 나오는 용어를 먼저 정리해보고 들어가자. Intrinsic preference 개인의 보편적이고 전반적인 취향을 반영한 구매기록 Global Occasion 대중적인 이벤트 즉 발렌타인데이나 어버이날, 크리스..

우선 접해본 적은 많다. 하지만 둘의 정확한 차이나 뭐 하튼 개념적인게 부족했다. 이 기회에 정리해보자! Numpy는 Scalar, Vector로 표현되고 Metrix형태로 나타난다. Pandas는 Series로 표현되며 DataFrame 형태로 나타난다. 참 이해하기 힘들다 그치? 공식홈페이지 https://numpy.org를 참고하여 글을 쓰려 한다. Numpy 기본 개념 Numpy는 다차원배열을 제공하는 것을 메인으로 한다. masked arrays(관련 설명을 찾아보았으나 잘 모르겠어서 나중에 공부해봐야겠다)나 Metrix형태 등 단순 다차원배열이 아닌 형태도 제공한다. 핵심은 ndarray object ! 그렇다면 기존 파이썬의 array 와 다른 점은 무엇일까? Numpy의 array 기존 P..