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[머신러닝] 이제 다시 시작. 한동안 다른 일들이 바빠서 머신러닝은 쉬고 있었는데... 또 상황이 제 마음과 같이 흘러가진 않네요. R 만 끝내고 Python 은 가급적 손대지 않으려고 했는데... 결국은 python 까지 시작을 하게 되었군요. 틈나는대로 머신러닝쪽도 포스팅이 간간히 올라올 수도 있을 것 같네요.
[R프로그래밍] 데이터전처리:: multiple imputation 에 대하여 https://bpapa.tistory.com/65 [통계] 결측값의 종류와 처리 방법 오늘의 주제는 통계 분석을 하는 사람의 가장 큰 고민거리 중 하나인 결측값에 대한 내용입니다. R에서 실제로 결측값을 처리하는 방법에 대한 포스팅은 추후에 한번 하도록 하겠으며, 오늘은 결측값에 대한 기본.. bpapa.tistory.com 위의 글과 이어지는 글입니다. (오랜만의 포스팅이네요.) 결측값을 처리 함에 있어서 여러가지를 고민해야 함을 이전 포스팅에 남겼었죠. 그리고 여러 복잡한 데이터 세트의 경우에는 많은 경우에서 multiple imputation (MI) 이 좋은 결과를 보여준다고 글을 남겼었습니다. 저 포스팅에서 MI가 method of choice 인 조건이 기억나실까요? (원칙적으로는 MAR 에..
영어... 언제까지 날 괴롭힐 셈일까... 고등학교 학창 시절 성문 종합영어와 토익, 텝스를 끝으로 영어와는 안녕을 고한지 알았는데... 이게 왠걸... 전공서적도 다 영어... 논문도 영어... 포스터도 영어... 심지어 요새는 국내학회도 다들 세계학회화 되어가고 있어 영어 발표까지... 영어 때문에 극심한 스트레스를 받고 있네요. 학원을 다닐 시간은 없고... 우선 TED shadowing 부터 시작을 해봐야할지 이래저래 고민입니다. 뭐든 꾸준히 하면 좋아지겠죠? ㅎ 다들 좋은 주말 보내시길 ^^
유튜브에 판치는 비양심적인 의료인들. 알수 없는 유튜브의 알고리즘은 정말로 신기한 곳으로 나를 데려간다. 우연치 않게 보게된 어느 약사, 의사들의 유튜브... 그 중에는 양심적이고, 정말 유익한 채널들도 있지만, 반면에 비양심적이고, 몹시 저급한 영상을 올리는 채널들도 많다. 문제는 그런 저급한 영상에 우와 하고 댓글을 달면서, 그걸 믿어버리는 사람들이 있다는 것이다. 처음에야 저런 저런 영상이 진실이라고 믿고 있지만, 그 내용이 틀렸다는 것을 알게 될 것이다. 나는 이러한 현상들로 인하여, 환자들이 결국 전문가들의 말을 믿지 못하는 상황으로 이어질 거라 생각한다. 이와 같은 맥락으로 나는 개인적으로 쇼닥터들을 정말 혐오한다 수 많은 정규방송 혹은 종편방송들에 등장하는 의사들 중에 믿을만하고, 쓸만한 정보를 주는 의사는 손에 꼽을 정도다 그..
2019년을 마무리하며... 올해 초에 거창한 계획을 세웠던 것이 엊그제 같은데... 어느새 12월31일이 되었네요. 저는 올해 세웠던 계획의 60% 정도 밖에 달성을 못한것 같네요. 지금 생각해보니 애초에 무리한 계획인것 같았기도 하네요. 저정도라도 달성해서 다행인 것 같기도 합니다. 이 곳을 방문하시는 분들은 2019년에 계획하셨던 목표를 모두 달성하셨길 바랍니다. ^^ 저는 2020년에는 좀더 현실적인 목표를 세워서 100% 달성을 해보도록 노력해보아야겠습니다. 얼마 남지 않은 2019년 마무리 잘하고, 좋은 일만 가득하신 2020년이 되면 좋겠네요. 이 곳을 방문하시는 모든 분들의 논문에 좋은 결과가 있으면 좋겠네요^^ 올 한해 고생하셨습니다.
[R프로그래밍] 데이터전처리:: log-transformation in R (R에서 로그 변환) 아주 간단한 포스팅입니다. R 에서 데이터 전처리 과정 중에 log-transformation 을 하는 코드를 간단히 살펴보겠습니다. 코드는 다음과 같습니다. df$logcr
PubMed (펍메드) 이용시 편리한 크롬 확장프로그램 (chrome extension) 이전 포스팅 (Legacy PubMed 관련...) 과 이어지는 내용입니다. ( https://bpapa.tistory.com/68 ) 이제 막 논문을 찾아보기 시작하시는 분들을 위한 내용이기에... PubMed (펌메드) 에 익숙하신 분들을 안 읽어보셔도 되겠습니다. 그럼 시작해볼까요 ! 보통 논문이 게재되는 저널들을 평가할때 영향력지수 (impact factor) 를 고려하게 됩니다. 간략히 말해서 Impact Factor (IF, 영향력 지수) 는 SCI(E) 급 저널들을 평가할때, 사용하는 점수인데요. 그 저널에 실린 논문들이 얼마만큼 인용 (citation) 되었나를 점수화 시킨 것입니다. 물론, 이 점수가 높다고 하여 무조건 좋은 저널이라고 말할 수는 없습니다만... 저널을 평가하기에 기준같은..
PubMed (펍메드) 의 변신은 유죄 ? 많은 연구자들이 사랑하고 애용하는 사이트. PubMed (펍메드). 수 많은 논문들이 보여있기 때문에 너무나도 잘 이용하고 있는 사이트인데... 얼마 전에 PubMed 의 리뉴얼이 이루어졌습니다. 리뉴얼 이후 매우 예쁘게 변경이 된 것 까지는 좋았는데... 크롬 extension (확장프로그램) 을 사용하는 입장에서는 지금껏 사용해온 Legacy version (이전 버전) 이 유용하더라구요. 바로 아래처럼 말이죠. 그래서 저처럼 Legacy PubMed 를 선호하시는 분들을 위한 정보 ! New PubMed 와 Legacy PubMed 의 주소는 아래와 같습니다. New pubMed: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/ PubMed PubMed® comprises more tha..

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