MMD··18분 읽기
확률·통계 코딩 과제: Python으로 구현하는 ML 통계 도구
베이즈 업데이트, 분포 시뮬레이션, CLT 검증, MLE/MAP 구현, 신뢰구간, 가설검정, A/B 테스트 파이프라인까지 — 확률통계 1~4장을 코드로 구현합니다.
#확률#통계#Python#NumPy#scipy
태그
#Python
총 10개의 포스트
MMD··15분 읽기
선형대수 코딩 과제: NumPy로 구현하는 행렬 연산
NumPy를 사용해 행렬 연산, 가우스 소거법, 고유값 분해, PCA를 직접 구현해보는 코딩 과제입니다. 각 문제에 단계별 힌트와 전체 풀이 코드가 포함되어 있습니다.
#선형대수#Python#NumPy#코딩과제#머신러닝
MMD··16분 읽기
미적분 코딩 과제: NumPy로 구현하는 최적화 알고리즘
수치 미분, 경사 하강법, 퍼셉트론 역전파, 뉴턴 방법을 NumPy로 직접 구현하는 코딩 과제입니다. 각 문제에 단계별 힌트와 전체 풀이 코드가 포함되어 있습니다.
#미적분#Python#NumPy#코딩과제#경사하강법
데이터사이언스··13분 읽기
통계 기초 정리 7장: 비지도 학습
PCA, K-평균, 계층적 클러스터링, 혼합 모형(GMM), 스케일링까지 비지도 학습의 핵심 개념을 코드와 함께 정리했습니다.
#통계#비지도학습#PCA#클러스터링#Python
데이터사이언스··13분 읽기
통계 기초 정리 6장: 통계적 머신러닝
KNN, 결정 트리, 랜덤 포레스트, AdaBoost, 그레이디언트 부스팅까지 트리 기반 앙상블 모델의 핵심 개념을 코드와 함께 정리했습니다.
#통계#머신러닝#랜덤포레스트#부스팅#Python
데이터사이언스··13분 읽기
통계 기초 정리 5장: 분류
나이브 베이즈, 판별분석, 로지스틱 회귀, 혼동행렬, ROC/AUC, 불균형 데이터 처리까지 분류 알고리즘의 핵심 개념을 코드와 함께 정리했습니다.
#통계#분류#로지스틱회귀#머신러닝#Python
데이터사이언스··13분 읽기
통계 기초 정리 4장: 회귀와 예측
단순·다중선형회귀, 잔차 진단, 범주형 변수 인코딩, 다항·스플라인 회귀까지 회귀분석의 핵심 개념을 코드와 함께 정리했습니다.
#통계#회귀분석#머신러닝#Python
데이터사이언스··12분 읽기
통계 기초 정리 3장: 통계적 실험과 유의성 검정
A/B 검정, 가설검정, p-값, t-검정, 분산분석(ANOVA), 카이제곱, 멀티암드 밴딧까지 통계적 실험의 핵심 개념을 코드와 함께 정리했습니다.
#통계#가설검정#A/B테스트#Python
데이터사이언스··10분 읽기
통계 기초 정리 2장: 데이터와 표본분포
랜덤표본추출과 편향, 부트스트랩, 신뢰구간, 정규분포, t분포, 이항·푸아송 분포까지 표본분포의 핵심 개념을 코드와 함께 정리했습니다.
#통계#데이터분석#표본분포#Python
데이터사이언스··8분 읽기
통계 기초 정리 1장: 데이터 종류와 위치·변이 추정
데이터의 종류(연속형, 이산, 범주형 등)와 위치 추정(평균, 중앙값), 변이 추정(분산, 표준편차)의 개념을 코드 예시와 함께 정리했습니다.
#통계#데이터분석#pandas#Python