전체 글37 백준 온라인 저지(Baekjoon Online Judge) 블로그 포스팅 할 때마다 한 번씩 들어가서 연습해보기 위해 올려놓는다. https://www.acmicpc.net/ Baekjoon Online Judge Baekjoon Online Judge 프로그래밍 문제를 풀고 온라인으로 채점받을 수 있는 곳입니다. www.acmicpc.net 차근차근 기초적인 부분부터 꾸준하게 풀어보자. 데이터 분석을 공부하는데 있어 코딩을 놓으면 안될것이다. 2021. 6. 26. [핸즈온 머신러닝 정리] 1장. 지도 학습과 비지도 학습, 강화 학습 머신러닝은 '학습하는 동안의 감독 형태나 정보량'에 따라 학습 방법을 크게 3가지로 나뉜다. 지도 학습(Supervised Learning) 비지도 학습(Unsupervised Learning) 강화 학습(Reinforcement learning) 이번 포스팅에서는 간단하게 전체적인 개념만 살펴본다. 앞으로의 포스팅에서 자세하게 다룰 것이다. 지도 학습 훈련 데이터(Training data)를 알고리즘에 주입하고, 원하는 답인 레이블(Label)을 도출할 수 있도록 하는 기계학습의 한 방법이다. 대표적인 지도 학습으로는 분류(Classification)와 회귀(Regression)가 있다. 분류(Classification)는 스팸 필터와 같이 많은 메일 샘플로 스팸인지 아닌지 훈련을 받은 후, 어떻게 새.. 2021. 6. 26. [수리통계학] mgf(적률생성함수) 이 글은 내가 응용통계학과 학부생으로써 배운 내용을 정리 및 복습하기 위해 기록한다. 수리통계학에서 빼놓을 수 없는 내용이다. MGF MGF : 적률생성함수(Moment Generating Function)를 의미하며, 사실 정확한 의미는 아직 잘 모르겠다. 하지만 뒤에 각종 분포의 평균 및 분산을 구한다던지, 결합밀도함수를 구한다던지 등등 매우 다양한 분포 연산에 사용된다. 적률(Moment)의 정의는 변수 X의 k제곱에 대한 기댓값이며, 이를 X에 대한 k의 적률이라고 부른다. 적률생성함수(MGF)는 말 그대로 이러한 적률을 만드는 함수인 것이다. 연속형 확률변수와 이산형 확률변수에 따라 나타낼 수 있는 형태는 이러하다. 매클로린 전개를 통한 Mgf의 증명은 추후 업로드하도록 하겠다. 2021. 6. 22. [수리통계학] pmf, pdf 그리고 cdf 이 글은 내가 응용통계학과 학부생으로써 배운 내용을 정리 및 복습하기 위해 기록한다. 수리통계학을 공부하기 위해 꼭 알아야 하는 개념이다. 천천히 알아보도록 하자. pmf : 확률질량함수 (probability mass function) pdf : 확률밀도함수 (probability destiny function) cdf : 누적분포함수 (cumulative distribution function) 1. pmf 이산형 확률 분포 (discrete probability distribution)을 함수로 나타낸 형태이며, 다음과 같은 특성을 갖는다. pmf는 모든 확률변수 X에 대하여 0에서 1사이의 값을 가지며, 모든 확률변수 X의 합인 경우 확률질량함수 pmf는 1이 된다. 2. pdf 연속형 확률 분포.. 2021. 6. 22. 이전 1 ··· 6 7 8 9 10 다음
