Quantile Loss는 Quantile Regression시 사용하는 Loss Function이다.
* Quantile Loss는 Quantile Regression처럼 Predicted Value의 Quantile을 구하고자 할 때 사용되는 Loss Function이다. * 변수의 75번째 Quantile을 예측하는 것이 목표인 문제를 예로 든다면, 이는 75%
Author
Bongho Lee
가장 싫어하는 말 - "사실 한다고 하면, 다할 수 있어요"
다양한 직군의 개발자와 함께 일하다 보면 종종 이런 말을 들을 때가 있다. "사실 한다고 하면, 다할 수 있어요" 농담인 것은 알지 나는
Bayesian Modeling이 사회과학연구에 활용하면 좋은 6가지 이유
Coherence * 주관적 확률이 확률 계산의 일반적인 규칙/공리(이러한 규칙의 타당성은 방금 언급한 자기 일관성에 해당함)를 따르고 따라서 이러한 확률로부터 일관된 결정을 얻을
축구에서 라인간격 조절은 회사의 커뮤니케이션 방식과 유사하다.
최근에 아시안 컵이 끝났다. 이번에는 아내와 조용히 함께 봤다. 그런데 보다보면서 가장 많이 듣는 이야기 중 하나가 라인 조절을 잘해야 한다는 말이었다. 라인 조절을
Missing Data Handling from a Bayesian Perspective
Missing Data Mechanism Classification * Missing Data가 어떠한 이유로 생겨나는지, Observed Data와의 관계는 어떠한지 등을 감안하여 분류할 수 있음 * $M$을 Missing Data Indicator라고 할
![[책]“목차만 봐도 메세지는 뚜렷”, 최적의 뇌를 만드는 뇌과학자의 1분명상](https://images.unsplash.com/photo-1512438248247-f0f2a5a8b7f0?crop=entropy&cs=tinysrgb&fit=max&fm=jpg&ixid=M3wxMTc3M3wwfDF8c2VhcmNofDV8fE1lZGl0YXRpb258ZW58MHx8fHwxNzA3NjE0ODY5fDA&ixlib=rb-4.0.3&q=80&w=750)
[책]“목차만 봐도 메세지는 뚜렷”, 최적의 뇌를 만드는 뇌과학자의 1분명상
개인적으로 명상에 정말 관심이 많다. 스트레스가 쌓일 수록, 뇌에게 리스타트를 해줄 수 있는 기회를 주지 않는 것과 진배 다를 바 없다고 생각하기 때문이다. 결국
너무 많은 생산성 툴이 나오고 있고 여기에 휘둘려서는 안되는 이유
정말 수많은 생산성 도구가 범람하는 시대이다. 현재 쓰고 있는 옵시디안(Obsidian)도 PKM(Personal Knowledge Management) 관련 생산성을 늘리기 위한 목적으로 등장한 툴이고, 이
조직간 R&R이 명확하지 않다고? - 커뮤니케이션이 안될 때 부작용에 대해서
조직의 R&R에 대해서 조직장간 싱크가 되지 않는 경우가 발생할 수 있을까? 실제로 그럴 수 있다고 본다. 경영환경이 급변할 떄는 커뮤니케이션이 매우 중요할
리더의 한계와 리더의 의무
매순간 리더로서 어떤 커리어를 가져갈 수 있을지 고민할 때가 많다. 어렸을 때 무작정 대통령이 되고 싶었던 것과 달리 정확히 나의 능력을 보고 그 이상
열정은 체력이 있을 때 유의미하다.
A sound mind in A sound body 어렸을 적 들었던 영어 속담이다. 이 말이 이전에는 그냥 속담으로만 와닿았다. 하지만 서른 후반에 몰입하게 되자, 상당히
맥락없이 공포를 유발하는 커뮤니케이션은 좋지 못한 방식이다.
작년 이야기이다. 아이가 세상에 태어난 이후, 처음 겪는 일을 홀로 헤쳐나가야 했다. 출생신고를 하고 어린이집을 등록하는 등 많은 일을 감당해야 했다. 어린이집도 그 중의
글을 쓰는 것은 Unknown Issue를 파악하기 위한 가장 쉬운 방법이다.
부시 정부시절 도널드 럼스펠드 국방부 장관이 지식의 속성과 한계에 대해서 다음과 같이 언급한 적이 있다. “There are known knowns: there are things we know