모노산달로스의 행보

MachineLearning - 다항식 선형 회귀머신러닝은 데이터를 분석하고 패턴을 학습하여 자동으로 예측하거나 결정을 내리는 기술입니다. 다양한 산업에서 효율성을 극대화하고 혁신을 촉진하기 때문에 머신러닝은 현재 주목받는 기술입니다. 이러한 상황에서 미래 기술 발전의 핵심 역량을 갖추기 위해서 머신러닝의 공부는 필수적입니다.다항식 선형 회귀 모델 (Polynomial Linear Regression Model)  다항식 선형 회귀 모델이란 다중 선형 회귀와 비슷한 면이 있습니다. 여러 개 변수의 영향을 받는 식의 형태를 가집니다. 하지만 같은 변수의 다른 거듭제곱으로 식이 표현된다는 것이 큰 특징입니다. 주로 질병의 확산이나 대출 이자와 같이 비 선형적으로 증가하는 데이터 셋을 분석하는 경우에 사용합니..

MachineLearning - 다중 선형 회귀머신러닝은 데이터를 분석하고 패턴을 학습하여 자동으로 예측하거나 결정을 내리는 기술입니다. 다양한 산업에서 효율성을 극대화하고 혁신을 촉진하기 때문에 머신러닝은 현재 주목받는 기술입니다. 이러한 상황에서 미래 기술 발전의 핵심 역량을 갖추기 위해서 머신러닝의 공부는 필수적입니다.다중 선형 회귀 모델 (Multiple Linear Regression Model)  우리는 앞서 단순 선형 회귀 모델에 대해서 살펴보았습니다. 하나의 독립 변수와 하나의 종속 변수 사이의 관계를 나타내는 모델이었습니다. 같은 회귀 모델이지만, 다중 선형 회귀 모델은 여러 개의 독립 변수에 영향을 받는다는 것이 차이점입니다. 따라서 단순 선형 회귀 모델과는 다른 학습 방법이 필요합니다..

Statistics - P-value"통계학은 과학의 문법이다" 칼 피어슨은 이런 말을 했습니다. 과학의 기본 도구로써 통계는 매우 유용하게 사용됩니다. 데이터의 중요성이 높아진 지금 통계학의 중요성은 더욱 커져가고 있습니다. 특히나 복잡한 데이터를 이해하고 해석하여 정확한 결론을 도출하는 능력을 갖추기 위해서 꼭 필요한 학문입니다.동전 던지기 동전 던지기를 한다고 가정해 봅시다. 여기서 이해를 쉽게 하기 위하여 동전 던지기의 확률이 독립적이지 않다고 가정해 보겠습니다. 동전이 조작되어 있지 않다면, 결과로 나오는 앞면과 뒷면은 모두 0.5의 확률을 가집니다. 그렇다면 실제로 동전을 다섯 번 던진 결과를 아래에 표로 정리해 보겠습니다. 횟수결과확률1뒷면0.52뒷면0.253뒷면0.124뒷면0.065뒷면0...

MachineLearning - 단순 선형 회귀머신러닝은 데이터를 분석하고 패턴을 학습하여 자동으로 예측하거나 결정을 내리는 기술입니다. 다양한 산업에서 효율성을 극대화하고 혁신을 촉진하기 때문에 머신러닝은 현재 주목받는 기술입니다. 이러한 상황에서 미래 기술 발전의 핵심 역량을 갖추기 위해서 머신러닝의 공부는 필수적입니다.단순 선형 회귀 모델 (Simple Linear Regression Model)   회귀 모델이란 무엇일까요? 하나 혹은 그 이상의 독립 변수와 하나의 종속 변수 사이의 관계를 표현하는 함수입니다. 해당 모델은 연속되는 실수를 예측하는 것이 목표입니다. 급여 혹은 온도나 연속되는 숫자값이 그 예시입니다. 단순 선형 회귀 모델은 하나의 독립 변수와 하나의 종속 변수 사이의 관계를 의미합..

선형대수학 - 행렬 곱셈  인공지능 시대가 떠올랐습니다. 선형대수학은 데이터의 표현과 변환에 핵심적인 역할을 하여 AI 모델의 학습 및 예측 과정에서 효율적인 계산을 가능하게 합니다. 또한, 차원 축소와 같은 기법으로 고차원 데이터를 효과적으로 처리하고 시각화하므로 AI 개발을 위해 선형대수학 공부가 필수적입니다. 위와 같은 이유로 선형대수학을 공부하면서 정리한 내용을 담은 포스트입니다.행렬 곱셈(Matrix Multiplication)이란? 우리는 이전에 하나의 행렬을 대상으로 실수를 곱한 적이 있습니다. 그렇다면 행렬이 여러개일 때 서로 연산이 가능할까요? 덧셈과 뺄샘은 물론 곱셈 연산 또한 가능합니다. 하지만 곱셈 연산은 같은 위치의 값을 단순히 더하고 빼는 것과는 조금 다른 과정을 거치게 됩니다...

선형대수학 - 가우스 조던 소거법  인공지능 시대가 떠올랐습니다. 선형대수학은 데이터의 표현과 변환에 핵심적인 역할을 하여 AI 모델의 학습 및 예측 과정에서 효율적인 계산을 가능하게 합니다. 또한, 차원 축소와 같은 기법으로 고차원 데이터를 효과적으로 처리하고 시각화하므로 AI 개발을 위해 선형대수학 공부가 필수적입니다. 위와 같은 이유로 선형대수학을 공부하면서 정리한 내용을 담은 포스트입니다.가우스 조던 소거법(Gauss-Jordan elimination)이란?우리는 행렬을 기약 행 사다리꼴(Reduced row-echelon form)의 형태로 표현하는 것이 방정식 풀이에 도움을 준다는 것을 배웠습니다. 행렬의 행 연산을 통해서 이것을 수행하는데, 가우스 조던 소거법(Gauss-Jordan elim..

선형대수학 - 피벗 성분 및 행 사다리꼴  인공지능 시대가 떠올랐습니다. 선형대수학은 데이터의 표현과 변환에 핵심적인 역할을 하여 AI 모델의 학습 및 예측 과정에서 효율적인 계산을 가능하게 합니다. 또한, 차원 축소와 같은 기법으로 고차원 데이터를 효과적으로 처리하고 시각화하므로 AI 개발을 위해 선형대수학 공부가 필수적입니다. 위와 같은 이유로 선형대수학을 공부하면서 정리한 내용을 담은 포스트입니다.피벗(Pivot)이란?피벗이란 하나의 행(Row)에서 0이 아닌 가장 먼저 오는 성분을 의미합니다. 다른 말로 선행성분(leading entry)이라고 합니다. 피벗을 가지고 있는 열(Column)은 피벗 열(Pivot Column)이라고 합니다. 위와 같은 행렬이 존재한다면, 각 행에서 4와 2 그리고 ..