𝑁𝑜𝑡𝑒𝑏𝑜𝑜𝑘

[ 목차 ]  선형회귀공통Y는 종속 변수, 결과 변수X는 독립 변수, 원인 변수, 설명 변수통계학에서 사용하는 선형회귀 식$\beta_0$ : 편향 $\beta_1$ : 회귀 계수$\varepsilon$ : 오차(에러), 모델이 설명하지 못하는 Y의 변동성 머신러닝/딥러닝에서 사용하는 선형회귀 식w: 가중치b: 편향(Bias)결국 두 수식이 전달할려는 의미는 같음회귀 계수 혹은 가중치를 값을 알면 x가 주어졌을 때 y를 알 수 있다는 뜻 !우리의 편의를 위해 x의 계수는 가중치라고 지칭 질문Q1) 가중치(w)를 알게 되면 X값에 대하여 Y값을 예측할 수 있다는 것은 이해가 되는데, 그럼 가중치는 어떻게 구하죠?데이터가 충분히 있다면 가중치를 '추정'할 수 있다 자세한 설명은 다음 블로그에서 회귀 평가지표..

[ 목차 ]머신러닝AI : 인간의 지능을 요구하는 업무를 수행하기 위한 시스템Machine Learning : 관측된 패턴을 기반으로 의사 결정을 하기 위한 알고리즘Deep Learning  : AI를 포괄하여 통계학과 컴퓨터공학을 바탕으로 발전한 융합전문Data Analysis : 데이터 집계, 통계 분석, 머신러닝을 포함한 행위 머신러닝은 데이터 수집과 처리기술의 발전으로 대용량 데이터의 패턴을 인식하고 이를 바탕으로 예측, 분류하는 방법론을 말함머신러닝의 종류Supervised Leaning (지도학습)Unsupervised Learning(비지도 학습)Reinforcement Learning(강화 학습) 머신러닝 적용 분야금융 : 신용평가, 사기탐지, 주식 예측헬스케어 : 질병 예측, 환자 데이터..