이번 포스트에서는 사용 챔피언과 활성화된 특성을 바탕으로 덱을 분류하는 모델링에 대해 정리했다. 1. Data setting classification을 위한 기본적인 library를 불러왔다. 게임 경기 기록과 해당 경기에서 사용한 덱을 나타낸 데이터프레임을 불

이번 포스트에서는 분류한 각각의 덱의 특징을 정리했다. 1. Data setting 1) Data preprocessing 먼저 분석에 필요한 library를 불러왔다. 게임 경기 결과 데이터프레임에 덱 종류 변수를 추가한 데이터프레임 'gameresultclu

이전 포스트에서 이어지는 포스트이다.이전 포스트에서 EDA를 통해 얻은 특징을 바탕으로 모델링을 시작했다.

이번 포스트에서는 유저들의 게임 데이터를 이용, 유저들이 많이 사용한 덱을 확인해보려고 한다.

이번 포스트에서는 수집한 데이터를 바탕으로 실제 분석에 사용할 수 있는 유닛, 아이템, 증강체 데이터프레임 만든 과정을 정리했다.

이번 포스트에서는 경기 데이터에 대해 정리했다.

이번 포스트에서는 Data Dragon과 이를 이용하여 유닛, 증강체, 아이템 한글 변환 방법에 대해 정리했다.

TFT 데이터 추출하기

TFT 게임 데이터를 받으려면 어떤 데이터가 있는지 살펴봐야 한다.

TFT 정리 시작!

해당 포스트들은 강의 내용을 정리해놓은 것이다.

이번 포스트에서는 Principal Component Analysis(주성분 분석)에 대해서 알아보겠습니다.

이번 포스트에서는 Singular value decomposition을 이용하여 얻을 수 있는 다양한 matrix와 vector space의 성질에 대해서 알아보겠습니다.

이번 포스트에서는 Singular Value Decomposition에 대해 다루어보겠습니다.

이번 포스트에서는 quadratic form에 대해 알아보겠습니다.Quadratic form이 무엇인지 알아보겠습니다.

이번 포스트에서는 Symmetric matrix의 특별한 성질에 대해서 알아보도록 하겠습니다.

이번 포스트에서는 Fourier Series에 대해 알아보겠습니다.

이번 포스트에서는 orthogonal projection의 응용인 linear regression(선형 회귀)에 대해서 알아보겠습니다.

이번 포스트에서는 inner product space에 대해 알아보겠습니다.

이번 포스트에서는 least-squares problems에 대해 알아보도록 하겠습니다.