* 노란 글씨 : 이해 잘 안 됨 * 파란 글씨 : 이해 후 재서술 분류 단순 선형 회귀 다중 선형 회귀 로지스틱 회귀 Cox 비례 회귀 단순 선형 회귀 독립 변수가 1개인 선형 회귀, 2차원 좌표 평면에 나타낼 수 있음. 독립 변수에 대한 함수(비수직 직선)로 가능한 정확하게 종속 변수를 예측함. 각 예측의 정확도는 ...

* 노란 글씨 : 이해 잘 안 됨 * 파란 글씨 : 이해 후 재서술 * 보라 글씨 : 더 공부할 게 있음 ** 내가 자꾸 내 수준을 모르고 어려운 것만 찾는 것 같아서 이번엔 좀 초심 같은 느낌으로 아는 내용을 한 번 더 보는 것에 신경써봤다. 선형 회귀 어떤 변수의 값을 기반으로 다른 변수의 값을 예측하는 데 사용한다. 예측하고자 하는 변수...

노란 글씨 : 이해 잘 안 됨 파란 글씨 : 이해 후 재서술 보라색 글씨 : 더 찾아볼만한 개념 개요 CNN, Convolutional Neural Networks : 딥러닝에서 주로 이미지나 영상 데이터를 처리할 때 쓰이며, Convolution이라는 전처리 작업이 들어가는 Neural Network 모델. 왜 CNN을 사용...

* 노란 글씨 : 이해 못 한 부분 * 파란 글씨 : 내가 이해해서 추가한 부분 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 인공지능 : 인간의 지능과 같은 기능을 하는 컴퓨터 시스템 머신러닝 : 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야 딥러닝 : 여러 가지 비선형 변환기법의 조합을 통해 높은 수준의 추상화를 시도하는 기계학습 알고...

뭐 별 게 다 있어.. 프로그래머란 대체 자 생각을 해보자. 어떤 배열에서 연속한 원소로 이루어진 부분 배열의 합의 최댓값을 찾고 싶다. 그런데 시간이 별로 없다. 이럴 때 쓰는 게 카데인 알고리즘이다. 이중 반복문으로 답을 찾는 브루트포스는 시간복잡도가 O(n²)이지만 이 알고리즘은 O(n)이다. 목차 1. 동적 계획법 2. 카데인 알...

코드가 꽤 길어서 다른 사람 코드는 나만 봤음 비교 대상 - 유리 분류 : https://www.kaggle.com/uciml/glass – 내 코드 : https://www.kaggle.com/dapin1490/glass - 성별 예측 : https://www.kaggle.com/hb20007/gender-classification – 내...

우리는 이걸 데이터 전처리라고 부르기로 했어요. 참고 사용한 데이터셋 : https://www.kaggle.com/uciml/glass 내 코드 보기 : https://www.kaggle.com/dapin1490/glass/notebook 노션에서 정리 보기 : https://dapin1490.notion.site/DIY-ae97a3644...

우리는 이걸 데이터 전처리라고 부르기로 했어요. 참고 사용한 데이터셋 : https://www.kaggle.com/uciml/glass 내 코드 보기 : https://www.kaggle.com/dapin1490/glass/notebook 노션에서 정리 보기 : https://dapin1490.notion.site/DIY-ae97a3644...

우리는 이걸 데이터 전처리라고 부르기로 했어요. 이 글의 목적 캐글에서 유리 종류 구분하는 모델 만들면서 공부했던 것들을 여기에 정리해보겠다. 데이터를 어떻게든 다듬어서 정확도를 올려보겠다고 별 걸 다 공부했는데 그건 다 효과가 없었고 속성 몇 개 지웠더니 정확도가 20%p나 올라버려서 허무했지. 전체 코드 보기 : https://www.k...

올림피우스는 결승점의 절반을 가고, 그 나머지 절반의 절반을 가고, 또 그 절반을 가고… 더보기 데이터를 빠르게 반으로 갈라버리는 퀵 정렬을 배워보자. 부제목에 쓰인 이야기는 제논의 역설 중 하나이다. ‘아킬레우스와 거북이의 경주’도 있는데 재밌으니 한번 찾아보자. - 알아야 할 것 0. 재귀 → 백트래킹 1. 분할 정복 2. 퀵 정렬 ...