MCP 배운 기념 간단하게 사용해보기1

먼저 claude desktop 설치 https://claude.ai/download      이렇게 코드 작성하고 server.py로 저장 # server.pyfrom mcp.server.fastmcp import FastMCP# Create an MCP servermcp = FastMCP("Demo")# Add an addition tool@mcp.tool()def add(a: int, b: int) -> int: """Add two numbers""" return a + b@mcp.tool()def gcd(a,b): """find gcd two number""" while b != 0: a,b = b,a%b return a# Add a dynamic g..

• format_list_bulleted Python
• · 2025. 4. 2.
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latent factor model for recommendation system

1. motivation UV decomposition이라고도 부른다. (SVD라고도 부르나 수학에서 말하는 SVD랑은 조금 차이가 있음) 사용자와 상품그래프에서 사용자와 상품 node를 embedding vector로 잘 표현하는 것이 핵심이다.  2. example of embedding 사용자와 영화의 정보를 바탕으로 embedding한 예시    빨간색 네모부분 사람은 영화 브레이브하트와 리쏄 웨폰과 가까워서 이 영화를 추천하겠다 그러나 latent factor model의 핵심은  위와 같은 고정된 인수(액션, 로맨스 영화 등등)를 가지는 차원이 아닌  사용자와 상품의 정보를 효과적으로 학습하여 가장 추천을 잘 해줄법한 latent factor를 찾아내 그곳으로 embedding하겠다는 것이다...

• format_list_bulleted recommendation system
• · 2024. 7. 16.
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여러가지 matrix decomposition(eigenvalue, singular value, CP, Tucker, non-negative,...)

1. 용어 matrix나 tensor는 데이터 모델링을 위한 도구이다. matrix가 2차원에 숫자를 나열해놓는 것이라면 tensor는 3차원에 숫자를 나열해놓는 데이터 모델링 도구     n*n square matrix에 대한 decomposition으로 1) eigenvalue decomposition, diagonalization은  $A = PDP^{-1}$ 혹은 A가 대칭행렬이면 $A = PDP^{-1} = PDP^{T}$ D는 대각행렬로 원소들이 eigenvalue이고 P는 eigenvector로 이루어진 행렬 eigenvalue decomposition은 다른 수식 $A = \sum_{}^{} \lambda uu^{T}$으로 나타내면 2) spectral decomposition이라고 부름 ..

• format_list_bulleted 선형대수학
• · 2024. 7. 2.
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