Ming's Life

1. 오늘 학습 키워드머신러닝 기초 2. 오늘 학습 한 내용을 나만의 언어로 정리하기 1. 머신러닝이란 ?컴퓨터가 인간의 개입 없이 데이터를 학습하여 패턴을 찾아내고, 새로운 데이터에 대해 예측이나 분류를 수행하는 기술☑️ 머신러닝의 3대 요소1. 데이터 : 데이터가 참고하는 정보의 모음2. 알고리즘(Algorithm) : 문제를 해결하기 위해 순서대로 처리하는 방법이나 규칙3. 컴퓨팅 파워(Computing Power) : 컴퓨터가 얼마나 빠르고 많이 일(연산)을 할 수 있는지 나타내는 능력치 ☑️ 머신러닝, AI, 딥러닝의 관계인공지능(AI)사람의 지능적인 작업을 기계가 수행하도록 만드는 광범위한 개념머신러닝AI를 실현하기 위한 방법 중 하나로, 데이터로부터 특징이나 규칙을 찾아내서 학습 하는 것..

1. 오늘 학습 키워드통계101x데이터분석 2. 오늘 학습 한 내용을 나만의 언어로 정리하기 통계101x데이터분석 6장 6장 다양한 가설검정6-1 다양한 가설검정🔍 가설검정 방법 구분해 사용하기어떤 가설검정 방법이든 간에 해석의 기본흐름은 공통이다.가설검정 방법을 선택할 때는 데이터 유형, 표본의 수, 양적 변수 분포의 성질을 먼저 확인한다.📌 1. 확인하고 싶은 대상에 따라 귀무가설과 대립가설을 설정한다. 2. 데이터로 가설검정에 필요한 검정통계량을 계산한다. 3. 귀무가설이 옳다는 가정하에 통계량의 분포를 생각하고, 데이터로 계산한 통계량이 분포의 어느 위치에 있는지를 구하여 p값을 계산한다. ✅ 데이터 유형데이터 유형이 양적 변수인지 질적 변수인지에 따라 해..