확률분포함수
이번 포스팅에서는 확률분포함수 에 대해서 알아보겠습니다. 확률분포함수 (Probability Distribution Function, PDF)는 발생 가능한 모든 결과값, 표본 공간, 그리고 주어진 범위 내에서 확률 변수가 취할 수 있는 확률값을 설명하는 함수로 최소값과 …
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이번 포스팅에서는 확률분포함수 에 대해서 알아보겠습니다. 확률분포함수 (Probability Distribution Function, PDF)는 발생 가능한 모든 결과값, 표본 공간, 그리고 주어진 범위 내에서 확률 변수가 취할 수 있는 확률값을 설명하는 함수로 최소값과 …
이번 포스팅에서는 판다스에서 데이터프레임을 리스트로 변환 하는 방법에 대해서 알아보겠습니다. 판다스는 데이터 분석을 위한 강력한 파이썬 라이브러리로, 많은 편리한 데이터 구조와 연산을 제공하는데, 데이터프레임을 가장 일반적으로 사용합니다. 데이터프레임은 다양한 유형의 …
이번 포스팅에서는 통계학의 기초 개념인 확률변수 평균 분산 표준편차 에 대해서 알아보겠습니다. 영국의 수학자 칼 피어슨이 말했듯이, 통계는 과학의 문법이며 이는 특히 컴퓨터 및 정보 과학, 물리 과학, 생물 과학에 …
이번 포스팅에서는 머신러닝 변수 선택 방법에 대해서 알아보겠습니다. 변수 선택은 예측 모델을 개발할 때 입력 변수의 수를 줄이는 데 사용되는 기술입니다. 특히 데이터 세트의 차원이 높은 상황일수록 더 중요합니다. 변수의 …
이번 포스팅에서는 파이썬 데이터 전처리 방법 중 매우 기본적인 내용에 대해서 알아보겠습니다. 예제를 위한 기초 데이터를 생성한 후 필요 라이브러이 가져오기, 결측치 처리, 대소문자가 섞여 있는 텍스트 데이터 표준화 방법, …
이번 포스팅에서는 파이썬을 이용한 통계적 추론 방법에 대해서 알아보겠습니다. 통계적 추론은 데이터 샘플을 사용하여 결론을 유추하고, 예측하고, 모집단에 대한 가설을 검정하는 것을 수반합니다. 다시 말해, 통계적 추론은 작은 데이터 샘플을 …
이번 포스팅에서는 랜덤포레스트 하이퍼파라미터 조정 방법에 대해서 알아보겠습니다. 사이킷런을 사용하여 랜덤포레스트의 하이퍼파라미터 조정 프로세스를 탐색하려면 하이퍼파라미터의 중요성을 이해해야 합니다. 최적의 하이퍼파라미터를 찾기 위해 GridSearchCV를 활용하고, 체계적인 실험을 통해 모델의 정확도를 …
통계 분석의 본질은 측정에 내재된 불확실성을 탐색하는 것입니다. 예를 들어, 우리나라 기업의 평균 매출액을 계산해야 한다고 가정해 보죠. 우리나라의 모든 기업의 매출금액을 확인하여 평균을 낸다는 것은 현실적으로 너무 어렵습니다. 불가능에 …
이번 포스팅에서는 꼭 알아야 할 Seaborn 그래프 14가지를 소개하고자 합니다. Matplotlib에서 태어난 Seaborn을 사용하면 쉽게 놀라운 시각화를 만들 수 있습니다. (자세한 내용은 https://seaborn.pydata.org/ 참고) 몇 줄의 코드만 있으면 분석과 프레젠테이션에서 …
이번 포스팅에서는 분석을 향상시키는 7가지 판다스 함수 에 대해서 알아보겠습니다. 단순히 dropna()나 fillna()를 말하는 것이 아닙니다. 여러 프로젝트를 진행하고 더 많은 것을 공부한 데이터 분석가로서, 이번 포스팅에서 설명하고 있는 판다스 …