전체 글 썸네일형 리스트형 타이타닉 생존 예측 프로젝트 🚢 Reporting Date: September. 15, 2024학습 플렛폼 데이스쿨(DACON)에서 초급 프로젝트 중 하나인타이타닉호 침몰 사건의 생존자를 예측하는 프로젝트에 대해 다루고자 한다.목차1. 자료의 입력2. 데이터 확인3. 모델링 기초 4. EDA & 모델링 (1)5. EDA & 모델링 (2) 6. 모델링 1 . 자 료 의 입 력kaggle ⇨ Titanic - Machine Learning from Disaster ⇨ Data 카테고리 ⇨ 3 개의 데이터셋 다운받기 더보기## 다운받은 모든 파일은 현재 작업 디렉토리로 옮긴다.import osos.getcwd() # 현재 작업 디렉토리 출력## 나의 현재 작업 디렉토리: C:\Users\jkl12\personal activity#.. 더보기 1.1 컴퓨터 그래픽스 Reporting Date: September. 11, 2024과학, 공학, 의학, 경영 등 다양한 분야에서 활용되는 컴퓨터 그래픽스의 응용 분야에 대해 다루고자 한다.목차01 컴퓨터 그래픽스의 응용(CG)메타버스(Metaverse)⌎ 라이프 로깅(Lifelogging) 1. 가상 현실(VR)2. 증강 현실(AR)3. 혼합 현실(MR)4. 확장 현실(XR)⌎ 거울세계(Mirror World)Mata와 결합된 다른 용어들애니메이션 & 게임C 라이브러리 사용 ⇨ 프로그래밍 언어⌎ Low–level 게임 개발⌎ DirectX & OpenGL02 컴퓨터 그래픽스 구성 요소(모델링 & 렌더링) 01 컴 퓨 터 그 래 픽 스 (CG, Computer Graphics) 컴퓨터로 그림을 .. 더보기 01_1 팅커캐드: 간단한 예제 실습 Reporting Date: September. 11, 2024팅커캐드(Tinkercad)는 Autodesk에서 제공하는 웹 기반의 3D 설계, 전자 회로 시뮬레이션, 코딩 도구이다.간단한 전자 회로를 설계하고 이를 코드로 제어하는 과정에 대해 다루고자 한다. 팅커캐드(Tinkercad) 사이트로 들어간다. Tinkercad - From mind to design in minutesTinkercad is a free, easy-to-use app for 3D design, electronics, and coding.www.tinkercad.com + 만들기 에서 회로를 클릭한다. 첫 번째 예제 코드 ⇨ 블록 ⇨ 문자 를 클릭하면 회로도의 코드를 볼 수 있다... 더보기 15장: 범주형 자료분석 Reporting Date: August. 12, 2024관측치들이 몇 개의 범주로 분류되고, 각 범주의 도수로 자료가 주어지는 범주형 자료에 대해 다루고자 한다. 목차1. 자료의 입력2. 적합도 검정 (Goodness–of–Fit Test)2-1. 피어슨의 χ ² 적합도 검정2-2. χ ² 분포의 특징3. 동질성 검정 (Homogeneity Test)4. 독립성 검정 (Independence Test)예제9예제10 1 . 자 료 의 입 력## 교재 출처 최하단에 표시 ### 예제 9: 파이썬을 이용하여 예제 4의 자료를 분석하라.# 예제 4: 예제 1에서 주어진 자료에 대한 귀무가설을 유의수준 α = 0.05로 검정하라.#-----------------------------------------.. 더보기 Snowball Game Reporting Date: August. 8, 2024 Dave Chenell의 작품인 Powder | Perspective Test 를 참고하여 Snowball Game을 HTML로 간단히 만들어 보았다. 위 작품은 WebGL을 사용하여 3D 그래픽과 시뮬레이션을 구현한 것이다. 더보기 14장: 분산분석 Reporting Date: August. 8, 2024셋 이상의 모집단 간의 평균을 비교하는 방법으로서 널리 사용되는 분산분석 ( Analysis of Variance, ANOVA ) 에 대해 다루고자 한다.목차1. 자료의 입력2. 일원배치 분산분석법예제12-1. 처리제곱합(Treatments Sum of Squares, SStr)2-2. 오차제곱합(Error Sum of Squares, SSE)2-3. 총제곱합(Total Sum of Squares, SST)2-4. 분산분석표(ANOVA table)2-5. 제곱합의 간편 계산식3. 일원배치 분산분석법의 추론3-1. F 분포예제4 1 . 자 료 의 입 력## 교재 출처 최하단에 표시 ### 예제 4: 예제 1의 자료를 가지고 파이썬을 이용하여 분산.. 더보기 13장: 회귀분석 Reporting Date: August. 5, 2024두 변수 간의 직선 관계를 설명하는 단순선형회귀모형에서의 추정, 검정, 예측 등에 대해 다루고자 한다.목차1. 자료의 입력2. 단순선형회귀모형 (Simple Linear Regression Model)3. 최소제곱법 (Least Squares Method)3-1. 예측값 (Fitted Value) & 잔 차 (Residual)3-2. 잔차제곱합 (Residual Sum of Squares)3-3. 평균제곱오차 (Mean Squared Error, MSE)4. 단순선형회귀모형에서의 추론4-1. 기울기에 대한 추론4-2. 절편에 대한 추론4-3. 평균반응에 대한 추론4-4. 반응변수값 Y의 예측5. 선형관계의 강도5-1. 총제곱합 (Total Sum.. 더보기 12장: 두 모집단의 비교 Reporting Date: July. 31, 2024두 모집단의 비교를 위한 추론과정은 자료를 어떻게 수집하느냐에 따라 추론 방법이 달라진다.대표적인 두 종류의 자료수집과정에 따른 추론방법을 다루고자 한다.목차1. 자료의 입력2. 통계용어3. 두 개의 독립 표본 3-1. 모평균의 차에 대한 추론 (표본의 크기가 클 때) 3-2. 모평균의 차에 대한 추론 (표본의 크기가 작고, 표준편차가 같을 때) 3-3. 모평균의 차에 대한 추론 (표본의 크기가 작고, 표준편차가 다를 때)4. 짝비교 (Matched Pair Comparisons)5. 두 모비율의 차에 대한 추론 5-1. 두 모비율의 검정예제 12의 ( 1 )예제 12의 ( 2 )예제 12의 ( 3 )예제 1.. 더보기 이전 1 ··· 4 5 6 7 8 9 다음
