python 썸네일형 리스트형 04 다양한 분류 알고리즘 Reporting Date: October. 2, 2024 로지스틱 회귀와 확률적 경사 하강법과 같은 분류 알고리즘을 배우고, 이진 분류와 다중 분류의 차이를 이해하며, 각 클래스에 대한 확률 예측에 대해 다루고자 한다.목차04-1. 로지스틱 회귀04-2. 확률적 경사 하강법 04 - 1 . 로지스틱 회귀 4-1 로지스틱 회귀.ipynbRun, share, and edit Python notebookscolab.research.google.comimport pandas as pd# 데이터 준비하기fish = pd.read_csv('https://bit.ly/fish_csv_data')fish.head() 어떤 종류의 생선이 있는지 확인한다.print(pd.unique(fish['Species']).. 더보기 제 7 장 상관분석 Reporting Date: Septemger. 28, 2024두 연속형 변수들 간의 연관성을 측정하는 데 사용되는 상관계수에 대해 다루고자 한다.(4장 두 변수 자료의 요약과 이어지는 내용이다.)목차두 변수의 공분산 구하는 과정 1. 피어슨의 적률상관계수 2. 스피어만의 순위상관계수 ⌎사례: 소득과 지출 사이에는 상관관계가 있는가?3. 편상관계수 ⌎사례: 기능과 디자인에 대한 만족도 간에 상관관계가 있는가?4. 신뢰도 분석 5. 크론바흐의 알파 ⌎ 사례: 기업 구성원의 의식을 알아보기 두 변수의 공분산 구하는 과정 1. 각 데이터에서 평균을 빼서, 두 변수의 편차를 각각 구한다. 2. 두 변수 각각의 편차를 곱한 후 합산하는 방식이다. 더한 값에서 데이터 개수 n – 1 로 나눈 값이 표.. 더보기 03 회귀 알고리즘 & 모델 규제 Reporting Date: September. 24, 2024지도 학습의 한 종류인 회귀 문제를 이해하고 다양한 선형 회귀 알고리즘의 장단점에 대해 다루고자 한다.목차03-1. 최근접 이웃 회귀03-2. 선형 회귀03-3. 특성 공학과 규제 03 - 1 . 최근접 이웃 회귀 3-1 최근접 이웃 회귀.ipynbRun, share, and edit Python notebookscolab.research.google.com 회귀 (regression)지도 학습에서 중요한 개념 중 하나로, 주어진 데이터를 바탕으로 연속적인 값을 예측하는 문제를 해결한다. k–최근접 이웃(KNN) 회귀는 회귀 알고리즘 중 하나이다.이 알고리즘은 예측하려는 값이 주어졌을 때, 가까운 이웃들의 값을 평균 내어 결과를 추.. 더보기 02 데이터 다루기 Reporting Date: September. 22, 2024머신러닝 알고리즘에 주입할 데이터를 준비하는 방법을 배우고, 데이터 형태가 알고리즘에 미치는 영향에 대해 다루고자 한다.목차02-1. 훈련 세트 & 테스트 세트02-2. 훈련 세트 & 테스트 세트 02 - 1 . 훈련 세트 & 테스트 세트 2-1. 훈련 데이터와 테스트 데이터Run, share, and edit Python notebookscolab.research.google.com 지도 학습 (supervised learning)입력 데이터(input)와 그에 해당하는 정답(target, label)이 필요하다. 모델은 주어진 입력과 정답을 사용하여 학습하고, 새로운 입력에 대해 정확한 예측을 할 수 있도록 훈련된다. 용어 정의.. 더보기 제 6 장 두 모집단에 대한 비교 Reporting Date: Setember. 18, 2024두 모집단의 모평균, 모비율, 모분산의 차이에 대한 가설검증 문제를 다루고자 한다.(12장: 두 모집단의 비교와 이어지는 내용이다.)목차[1] 모분산이 알려진 경우[2] 표본의 크기가 큰 경우[3] 모분산이 같다고 가정할 경우[4] 모분산이 다르다고 가정할 경우 1. 독립표본에 의한 두 모평균의 비교: 독립표본 t – 검정 ⌎ 사례: 새로운 강의방식이 초등학생 독해력 향상에 도움이 되는가?2. 대응표본에 의한 두 모평균의 비교: 대응표본 t – 검정⌎ 사례: 컴퓨터 교육을 실시하기 전과 후의 성적에 차이가 있는가?3. 독립표본에 의한 두 모비율의 비교: 피셔의 정확검정⌎ 사례: 현 정부에 대한 지지율이 성인 남녀별로 차이가 있는가?4.. 더보기 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 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 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 이전 1 2 3 다음