시작 베이즈 이론, 확률론과 통계학은 인간의 역량을 극대화하고 미지의 것에 대한 이해를 가속화하는 열쇠로 인식된다. […]

개요 로지스틱 회귀분석은 분류와 예측을 하기 위해 강력한 머신러닝 알고리즘이다. 이 알고리즘은 다른 분류 및 […]

소개 표본추출 방법론과 효과적인 조사를 위한 필수 툴에 대해 알아보겠습니다. 표본추출 방법론은 전체 대상 중에서 […]

개요 머신러닝은 데이터 분석과 인공지능의 분야로 발전하고 있는 기술이다. 이를 위해 여러 종류의 알고리즘이 사용되고 […]

시작하며 통계학에서 두 가지 중요한 검정 방법인 T-test와 ANOVA는 데이터를 분석하고 그 결과를 비교할 때 […]

소개 이상치 처리는 데이터 정제 작업 중 하나로, 무상관 데이터를 사용하여 분석하기 위해 데이터 속 […]

시작 데이터 분석은 데이터의 이상치를 탐색하는 과정이 중요합니다. 이상치는 다양한 원인을 가지고 있기 때문에 신뢰할 […]

서론 데이터 정규화는 데이터 분석 과정에서 필수적인 과정으로, 데이터가 다른 변수들과 비교할 수 있는 통일된 […]

시작하며 머신러닝은 데이터를 분석하고 예측하기 위해 사용되는 방법이다. 여러가지 알고리즘들이 있지만, 그 중에서도 SVM과 KNN은 […]

시작하며 주성분 분석은 다변량 데이터를 분석하는데 매우 유용한 방법입니다. 다변량 데이터란 여러 가지 변수들이 동시에 […]