머신러닝통계학지식2 Python 파이썬 머신 러닝(Machine Learning) 기초 - 기술 통계량 및 추정량에 대한 이해 안녕하세요 Davey 입니다. 오늘 포스팅할 내용은 머신 러닝시 사용하는 기술 통계량 및 추정량에 대해서 설명 드리겠습니다. 머신 러닝 작업을 위한 기초 지식인 통계학과 머신 러닝시 이용해야 하는 자료의 Type에 이어 설명 드리겠습니다. 저도 머신 러닝시 사용하는 기술 통계량 및 추정량에 대해서 공부하는 입장이기 때문에, 혹 잘못된 정보를 전달하는 게 있으면 댓글로 남겨주시면 감사 드리겠습니다. 그럼 하나 하나 설명 드리도록 하겠습니다. 1. 모집단의 수치화 Part 1 (중심 경향값) : 여러 모집단의 정보를 나름대로, 분석을 해서 수치화를 시켜야 그 분석 값을 가지고, 머신러닝을 하실 수 있습니다. 분석 값 중에 한 Type인, 중심 경향 값은, 어떤 평균값을 찾아서, 그 값을 기준으로 잡고 머신러.. 2021. 3. 1. Python 파이썬 머신 러닝(Machine Learning) 기초 - 통계학, 머신 러닝 자료 Type 안녕하세요 Davey 입니다. 오늘 포스팅할 내용은 머신 러닝 작업을 위한 기초 지식인 통계학과 머신 러닝 시 이용해야 하는 자료의 Type에 대해서 설명 드리겠습니다. 저도 머신 러닝 작업을 위한 기초 지식인 통계학과 머신 러닝 시 이용해야 하는 자료의 Type에 대해서 공부하는 입장이기 때문에, 혹 잘못된 정보를 전달하는 게 있으면 댓글로 남겨주시면 감사 드리겠습니다. 그럼 하나 하나 설명 드리도록 하겠습니다. 1. 모집단 (Population) & 표본 (Sample) : 머신러닝을 수행하기 위한 모든 계체들의 합을 모집단(Population) 이라고 합니다. 즉, 어떤 연구를 진행하기 위해서 필요한 Raw Data라고 이해하시면 더 이해가 쉬우 실 겁니다. - 그 모집단에서 일 부분의 값을 뽑아 .. 2021. 3. 1. 이전 1 다음
