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우당탕탕 코린이
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[TIL] 다중선형회귀와 평가지표

다중 선형 회귀는 어제 배운 선형 회귀 모델과 크게 다르지 않다. 다른점은 딱 한가지 있는데 그건 바로 선형회귀모델은 feature를 하나만 쓴다는 점이고, 다중선형회귀는 feature를 여러개 쓸 수 있다는 점이다. 때문에 선형회귀보다 좋은 성능을 갖고 있다.선형회귀

2일 전
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[TIL] Linear Regression

선형 회귀는 머신러닝 중 지도 학습(Supervised Learning)의 한가지다. 선형 회귀는 일차함수의 개념인 y = ax + b의 직선을 임의로 그려놓고, 그 직선을 바탕으로 예측하는 것이다.독립변수가 증가하고, 종속 변수도 증가한다면 위의 그림의 검은 점선처럼

3일 전
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[AIB7] Section1 후기

코드스테이츠 AI 부트캠프 Section1 후기를 가장한 주저리주저리...

6일 전
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[Project] 첫번째 프로젝트 후기

얏호 드디어 끝났다! 드디어 오늘 Section1의 Project가 끝났다. 오후 6시 전에 발표 영상을 제출하고 나니 남는건 아쉬움 반 후련함 반이었다. 프로젝트를 진행할 때 오로지 데이터 시각화를 통해서만 데이터 분석을 했다는 점이 너무너무너무 아쉬웠다. 하필 첫날

2021년 10월 12일
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[Project] 첫번째 프로젝트 2일차

왼쪽 로고는 코드 스테이츠 로고입니다 😁화요일에 Section1의 마지막 스챌이 끝난 후 수요일부터 첫번째 프로젝트를 시작했는데 Project OT 시작 전에 데이터를 먼저 제공받았다. 아무 생각없이 데이터를 쭉쭉 내려보는데.. 데이터 하나의 열에 데이터 타입이 두가

2021년 10월 7일
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깃허브 fork 해 온 저장소 클론하기

깃허브에서는 fork 해 온 저장소에 커밋을 하게 되면 소위 말하는 "잔디"가 채워지지 않는다. 잔디가 채워지려면 위의 두 조건을 만족해야 한다.Github 계정과 이메일 계정이 일치commit이 fork 해 온 저장소가 아닌 내 저장소에서 이뤄져야 함나는 두번째에서

2021년 10월 5일
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[TIL] 고유벡터와 고유값 그리고 PCA

고유벡터를 설명하기 전에, 먼저 알아야 할 개념이 있는데 바로 선형 변환(Linear transformation)이다. 선형 변환은 임의의 두 벡터를 더하거나 혹은 스칼라 값을 곱하는 것을 말한다. 변환이 선형적이라는 것은 두가지 속성을 의미한다. 모든 선들은 변환 후

2021년 9월 30일
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[TIL] 기저벡터, 공분산과 상관계수

벡터 공간의 기저는 공간 전체를 생성하는 선형독립인 벡터의 집합이다.오른쪽을 가리키는 길이 1의 벡터를 x-단위벡터, 위쪽을 가리키는 길이 1의 벡터를 y-단위벡터라고 한다. 두개를 통틀어서 좌표계의 기저(basis)라고 부른다. 선형결합은 두 벡터를 스케일 하고 더해

2021년 9월 29일
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[TIL] 기초 벡터

설명은 주말에 추가할 예정입니다스칼라는 쉽게 말해서 "상수"이다. 실수와 정수가 모두 가능하며 변수에 저장할 때는 일반적으로 소문자를 이용해서 표기한다.내적의 적은 쌓는다는 뜻의 한자로 여기서는 "곱한다"라는 의미를 가진다. 내적은 벡터를 마치 수처럼 곱하는 개념으로,

2021년 9월 28일
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오늘의 TMI

오늘 섹션1의 Sprint2가 끝나서 미뤄놨던 저장소 클론을 실행했다. 잔디가 푸릇푸릇 예쁘게 깔려서 대만족..맨날 열심히 커밋한 보람이 있다😉😋9월 9일부터 27일까지 열심히 커밋해놨으니까 앞으로 구멍이 안생기도록 더 열심히 공부해야겠다! 열심히 한 거 치고 머릿

2021년 9월 27일
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[TIL] 베이즈 정리

우선 베이즈 정리를 정리하기 전에 알고 가야할 개념이 있는데 바로 조건부 확률이다.B라는 사건이 일어났을 때 A라는 사건이 일어날 확률은 위의 공식과 같다. 단, P(B) != 0 이어야한다.이는 두 사건이 동시에 일어날 확률을 B가 일어날 확률로 나눈 것으로, 조건부

2021년 9월 24일
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[TIL] CLT와 신뢰구간

CLT, 즉 중심극한정리는 표본의 데이터가 많아질수록 표본의 평균은 정규분포에 근사한 형태로 나타나는 것이다. 이때 그래프는 종 모양을 띄게 되는데 이 종 모양에 관한 핵심 키워드는 바로 "평균" 이다 여기서 평균은 모집단으로부터 추출한 표본(sample)들을 평균한

2021년 9월 23일
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[TIL] 카이제곱검정

지난주에 카이제곱검정에 대해서 배웠는데 오늘 과제를 풀면서 막히는 부분이 많았다. 그래서 따로 유튜브를 보고 정리를 한번 해봤다. 두번째 듣는 내용이라서 그런지 처음 들었을 때보단 이해가 잘 가는 것 같다 카이제곱검정은 주어진 변수가 모두 독립 변수 (Qualitati

2021년 9월 21일
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[TIL] Sampling

Sampling이란 데이터 분석을 위해 일부 데이터를 가져오는 것을 Sampling(추출)이라고 한다. 샘플링에는 Random Sampling이 있는데 이는 인위적인 편향을 방지하기 위해 아무렇게나 가져오는 것을 Random Sampling(임의 추출)이라고 한다.Sa

2021년 9월 20일
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[TIL] Anova Test

오늘은 평일에 다 풀지 못한 과제들을 마무리한 뒤, 도전과제로 넘어갔다. 넘어갔더니 처음보는 Anova Test를 하라면서 Anova Test 과정에 대한 링크를 첨부해주셨는데 이해가 안가는 부분이 많아서 또 열심히 구글링을 했다.물론 아직도 100% 이해했다!! 이건

2021년 9월 18일
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[TIL] T-test와 카이제곱검정

오늘은 어제 배운 T-test를 이어서 배웠다. 독립성은 두 그룹이 연결되어 있는 (paired) 쌍인지를 확인한다. 만약 서로 짝지어진 자료라면 대응표본 T 검정을 실시한다. 정규성은 데이터가 정규성을 나타내는지를 확인한다. 만약 정규분포가 아니라면 Mann-Whit

2021년 9월 17일
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[TIL] 가설 검정과 T-test

오늘 배운 내용은 코드는 나름 괜찮은 거 같은데 개념을 이해하는 난이도가 진짜 헬이었다. 통계를 처음 접한 입장에서는 진짜 어질어질하고 이런 걸 계속 쓴다고? 진짜야? 하는 생각이 많이 들었다.. 오늘 개념을 그래도 이해해놓으면 나중이 편하다고 하셔서 최대한 이해해보려

2021년 9월 16일
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[TIL] 파이썬으로 미분하기

일단..배우긴 배웠는데 제가 수포자라서 대부분 이해를 못했습니다..때문에 그저 개념을 다시 한번 보는 용도로만 정리했습니다그래서 매우\*4 엉성하고 빈약합니다. 파이썬으로 미분하기 전에 미분하는 방법을 간단하게 정리하고 넘어가야겠다.미분을 학교에서 배우긴 했었다. 그냥

2021년 9월 14일
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[TIL] concat, merge, index 그리고 tidy data

concat은 concatenation의 줄임말로 연결을 뜻한다. 두개의 데이터프레임을 하나의 데이터프레임으로 만들 때 사용한다.위의 코드를 실행하면 df1에는 다음과 같은 값들이 들어가있다. merge는 concat과 비슷한데 조금 다르다. merge는 공통의 열을

2021년 9월 13일
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내 잔디가 어디갔을까 😂😂

깃허브 계정을 생성 후 엄청나게 오랜 기간동안 방치를 해뒀는데 최근 부트캠프에 참가하게 되면서 이제부터 1일 1커밋을 해서 잔디밭을 만들겠어! 하는 포부를 가슴에 품었는데 불과 5일만에 와르르 무너졌다.나는 분명 1일 1커밋을 했는데 대체 내 잔디 두개가 어디간거지,,

2021년 9월 12일
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