Soohyun’s Machine-learning

워드 벡터를 만드는데, 먼저 count-based vectors를 만든다. co-occurrence matrix를 만든다. 말 그대로 frequency 기준. 하지만 이 matrix는 sparse하고 매우 large하기 때문에 dimensionality reduction을 해준다. 세부적으로는, SVD (generalized PCA의 일종)를 해서 top-k의 principal components를 선택한다. 그 다음에 같이 등장하는 words간의 embeddings를 plotting. 그 다음으로는, distinc_words, 즉, 단어별로 서로 분리한다. return은 corpus에 있는 words (unique), 그리고 단어들의 개수, 두 개임. list 형태, 그리고 그 다음에는 co-occur..

대학 시절의 미술 평론 공부는 역사와 철학, 두 가지 카테고리로 구분 할 수 있다. 교수님들은 저마다 개성이 넘쳤고, 강의 시간엔 파격적인 말들이 쏟아져나왔다. 한 교수님은 여성에게 가해지는, 모성애에 대한 사회적이고 암묵적인 압박을 가차없이 비판하면서, 한 편으로는 아이를 '창조한다'는 것을 여성만이 독점하고 있음에 질투심을 느끼고 있다고 언급하기도 했다. 박물관장이 친일파 후손이라며 울분을 토했지만, 학생들 입장에서 보기엔 딱히 한국에 대한 애정도 크지 않고, '한국의 모든 유산은 중국으로부터 온 것이다.'라는 자신의 의견을 피력하기에 여념없었던, 주로 역사를 가르치셨던 교수님도 있었다. 단순히 학문적 분류가 아닌 모든 커리큘럼을 아우르는 키워드는 뭔가-라고 생각해보면, 그건 '인간', 정확하게는 '..