MachineLearning3 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. 머신 러닝(Machine Learning) - 선형 회귀 모델링 Analystical Solution 사용 방법 안녕하세요, 오늘 포스팅 할 내용은 머신러닝의 한 부분인, 선형 모델링 Analystical Solution 대한 내용입니다. 요즘 핫한 내용인 머신 러닝(Machine Learning) 구현을 위해 구현해야 되는 모델을 도출하기 위해서 사용되는 방법 중에 하나 입니다. 머신 러닝(Machine Learning)은 요즘 일상 생활속에서 너무나도 많이 이용되는 기술이라, 익숙하게 들으셨을 거라고 생각합니다. 선형 모델링 Analystical Solution은 그 중에 하나의 방법이라고 생각하시면 됩니다. 하지만 그 내면에는 어떻게 이뤄졌는지는 잘 모르시는 분들이 많을 거라고 생각합니다. 그래서 제 나름대로 공부한 내용을 정리해서 설명 드리도록 하겠습니다. 머신러닝(Machine Learning) : 이전 .. 2021. 2. 28. 이전 1 다음
