분류 전체보기3 데이터 사이언스 입문: 로지스틱 회귀(Logistic Regression) 알아보기 사물과 사물 사이, 현상과 현상 사이에는 항상 어떤 연결고리가 존재합니다. 이런 연결고리를 수학적으로 표현하고 예측하려는 도구 중 하나가 바로 '로지스틱 회귀'입니다. 로지스틱 회귀는 통계학과 머신러닝 분야에서 널리 사용되는 중요한 기법입니다. 이번 블로그 글에서는 이 로지스틱 회귀에 대해 자세히 알아보려 합니다. 기본적인 개념부터 실제 데이터를 가지고 모델을 생성하는 방법까지, 로지스틱 회귀에대해 알아보겠습니다. 목차 서론 로지스틱 회귀는 머신 러닝의 분류 문제를 해결하기 위한 강력한 도구입니다. 예를 들어, 메일이 스팸인지 아닌지, 거래가 사기인지 아닌지, 학생이 시험에 합격할지 불합격할지 등을 예측하는 데 사용됩니다. 이름에 '회귀'라는 단어가 들어가 있지만, 실제로는 분류 문제를 다루는 방법입니다.. 2023. 6. 5. 데이터 사이언스 입문: 선형 회귀(Linear Regression) 알아보기 데이터를 활용해 실제 세상의 문제를 해결하려면, 데이터를 이해하고 분석할 수 있는 도구가 필요합니다. 그 중에서도 '선형 회귀'는 가장 기본적이면서도 효과적인 도구 중 하나입니다. 오늘은 선형 회귀(linear regression)의 기본 개념부터 실제 데이터에 적용하는 방법까지 전반적으로 알아보겠습니다. 목차 선형회귀란? 선형 회귀(Linear Regression)는 통계학과 머신러닝에서 사용되는 예측 방법론 중 하나입니다. 이는 하나 또는 여러 개의 독립 변수와 종속 변수 간의 관계를 모델링하는 데 사용되며, 그 관계는 선형 즉, 직선 형태로 가정합니다. 선형회귀의 기본적인 형태 선형 회귀의 기본적인 형태는 다음과 같습니다: $$ Y = a + bX + e $$ 여기서 Y는 종속 변수(예측하려는 값).. 2023. 6. 5. 디자인 패턴 정리 디자인 패턴은 소프트웨어 개발 과정에서 효율적인 문제 해결을 위한 도구입니다. 이 글은 디자인 패턴에 대한 개요를 제공하고 주요 패턴들을 설명하였습니다. 목차 디자인 패턴 개요 디자인 패턴이란 소프트웨어 디자인에서 반복적으로 발생하는 문제를 해결하기 위한 해결책 입니다. 이러한 패턴은 시스템을 효율적으로 설계하는데 도움을 줄 수 있습니다. 디자인 패턴의 중요성 디자인 패턴은 소프트웨어 개발자들이 보다 빠르고 효과적인 솔루션을 설계하고 구현할 수 있도록 도와줍니다. 이는 코드 재사용성을 높이고, 코드 유지보수를 용이하게 하며, 개발 과정에서의 오류를 줄이도록 도와줄 수 있습니다. 디자인 패턴의 특징 디자인 패턴은 특정 문제에 대해 일반화된 솔루션을 제공합니다. 이로 인해 특정 문제를 풀기 위해 개발자가 코.. 2023. 6. 3. 이전 1 다음
