Bonseong

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밑바닥부터 시작하는 딥러닝

카테고리 없음 2021. 1. 5. 17:04

시작일시 : 21년 1월 4일 월요일 서적 : 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 화이티이이잉 :)

ADP 실기

Study/ADP 2020. 12. 15. 11:20

1. 탐색적 자료 분석 (이상치 시각화 등) 모형 3개 만들고 confusion matrix 모형을 바탕으로 앙상블 모형 형성, 결과 도출 2. 기존 시계열 모형으로 만들 수 있는지 SARIMA 모형 만들기, 모형 최적화

빅분기 1회 시험 취소

Study/빅데이터분석기사 2020. 12. 15. 11:19

나중에 다시 업로드함 ㅠㅠ

Ch3_02 분석기법 적용 - 1

Study/빅데이터분석기사 2020. 12. 15. 11:19

분석기법 1. 회귀분석 A. 회귀분석 : 하나 이상의 독립변수들이 종속변수에 미치는 영향을 추정할 수 있는 통계기법 i. 변수 1. 영향을 주는 변수 (x) : 독립변수 2. 영향을 받는 변수 (y) : 종속변수 ii. 회귀 모형 가정 및 검증 1. 선형성 : 독립변수의 변화에 따라 종속변수도 일정 크기로 변화 2. 독립성 : 잔차와 독립변수의 값이 관련되어 있지 않음 3. 등분산성 : 독립변수의 모든 값에 대해 오차들의 분산이 일정 4. 비상관성 : 관측치들의 잔차들끼리 상관이 없어야 함 5. 정상성 : 잔차량이 정규분포를 이뤄야 함 iii. 회귀 모형 검증 1. 통계적 유의 : F통계량 2. 회귀계수 유의 : 해당 계수의 T 통계량, P-value 3. 모형의 설명력 : 결정계수 4. 데이터 적합 여..

Ch3_01 분석 모형 설계

Study/빅데이터분석기사 2020. 12. 14. 16:59

분석 절차 수립 1. 분석 모형 선정 A. 통계기반 분석 모형 i. 기술 통계 : 데이터 분석의 목적으로 수집된 데이터를 확률, 통계적으로 정리, 요약하는 기초적인 통계 ii. 상관 분석 1. 단순상관 분석 : 두 변수 사이 연관 관계 2. 다중상관 분석 : 셋 이상의 변수 사이 연관 관계 3. 변수 간의 상관 분석 : 데이터의 속성에 따라 iii. 회귀 분석 1. 단순 회귀 : 독립변수 1개, 종속변수와의 관계가 직선 2. 다중 회귀 : 독립변수 K개, 종속변수와의 관계가 선형 3. 다항 회귀 : 독립변수와 종속변수와의 관계가 1차 함수 이상 4. 곡선 회귀 : 독립변수가 1개, 종속변수와의 관계가 곡선 5. 로지스틱 회귀 : 종속변수가 범주형 6. 비선형 회귀 : 회귀식의 모형이 선형관계가 아닌 경우..

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