채니의 개발일기

예) 스팸분류 모델 - 하나의 소프트웨어를 만들고 싶다고 가정하자. 입력 : 하나의 텍스트(text) 출력 : 텍스트가 특정 클랙스(스팸 혹은 햄)에 속할확률 목표 : 하나의 텍스트(text) x가 스팸(spam) y일 확률 계산 -> 이때 텍스트 확률변수를 X, 클래의 확률 변수를 Y라고 하자. -> 클래스는 오직 두개만 존재한다고 가정 (y1= 햄, y2=스팸) : "특가"라는 단어가 포함되었을때, y1 (=햄)이 나올확률과 y2(=스팸)이 나올 확률은 각각 5%,95%이다. 문제상황 현재 받은 메일 중 70%는 스팸메일, 30%는 정상메일이다. 스팸메일중 90%가 "대출"이라는 단어가 포함되어있다 정상메일 중 3%가 "대출"이라는 단어가 포함되어있다. 이때, "대출"이라는 단어가 들어가 있는 메일이..

함수는 하나이상의 스칼라 값을 입력받아 하나의 스칼라 값을 출력한다. 스칼라함수의 예시) HTML 삽입 미리보기할 수 없는 소스 -> 스칼라 값을 입력받아 스칼라 값을 출력함는 함수이다. 이 함수는 실수 값을 입력받아 그 제곱 값을 출력한다. HTML 삽입 미리보기할 수 없는 소스 의 예시 그래프이다. 함수 다이어그램은 함수의 입력과 출력 관계를 시각적으로 나타내는 도표로 X(입력)값에 따라 f(x)값이 결정된다

벡터 : 크기와 방향을 모두 가지는 수량 : 예) 풍송, 이동거리등 : 벡터는 화살표로 표현되며, 화살표의 길이는 벡터의 길이를, 화살표의 방향을 벡터의 방향을 나타낸다 행렬 : 2차원 데이터의 배열로 여러 수량을 동시에 나타낸다 : 행렬은 여러개의 숫자나 수량을 2차원 배열로 나타내며, 선형대수학에서 주로 사용된다 텐서 : 2차원 이상의 데이터 배열로 다차원 데이터를 표현할때 사용된다 : 텐서는 백터와 행렬을 일반화한 개념으로, 다차원 배열로 데이터를 표현할 수 있다 : 주로 딥러닝과 같은 분야에서 주로 사용된다 스칼라 : 위의 벡터, 행렬, 텐서와 달리 단순히 크기만을 나타내는 값이다. 방향이나 차원은 갖지않는다 : 예) 온도, 거리, 질량 등이다 : 스칼라는 숫자 하나로 표혀되며 방향이나 차원의 개..

독립 𝑃( 𝑋 ∩ 𝑌 ) = 𝑃( 𝑋 )𝑃 ( 𝑌 )인 경우, 두사건 𝑋 와 𝑌는 서로 독립이다.(필요충분조건) 변수가 서로 영향을 주지 않는다는것을 의미한다. 예를들어) 로또 1등 당첨 확률은 1/8,145,060이다.1번째 자동 로또가 1등에 당첨되는 사건 A와 2번째 로또가 1등에 당첨된 사건 B는 서로 영향을 미치지 않는 독립 사건이라는 것이다. *** 만약 두 사건 X와 Y가 서로 독립이라면, 다음 조건을 만족해야 합니다: P(X ∩ Y) = P(X) * P(Y) 이것은 독립성의 필요 조건입니다. 즉, 만약 두 사건 X와 Y가 서로 독립이라면, 위의 식이 성립해야 합니다. 그러나 이 조건은 단독으로 충분한 조건은 아닙니다. 독립성의 충분 조건은 다음과 같습니다: P(X ∩ Y) = P(X) * ..

변수와 가설 현실세계에서는 하나의 변수가 다른 변수에 영향을 미치는 경우가 많은데, 우리는 이런 변수들로 가설을 세울 수 있다. 예시1) 부모의 수입이 높으면, 자녀의 학업 성적이 우수 할까? 예시2) 가족 구성원 수가 많을수록, 가정 내 한달 평균 식비가 높을까? 여기서 독립변수는 '부모의 수입과 가족구성원'이다 독립변수 - 독립: 다른 변수에 의하여 영향을 받지 않는 변수 이며, 종속변수에 영향을 주는 변수 이다. - 독립변수는 연구자가 마음대로 조정할 수 있다. 예시1) 부모의 수입이 높으면, 자녀의 학업 성적이 우수 할까? 에서 '부모의 수입'을 '독립변수'로 이해할 수 있으며, 소득을 3000만원, 5000만원등 연구자가 다양하게 변화 시킬 수 있다. - 독립변수 = 설명변수 = 예측변수 종속변..

구간추정 - 표본을 활용해 모집단을 추정하는 과정 신뢰구간 - 모평균을 구간 추정할 때는 표본평균을 기준으로 하고, 그 주변에 오차범위를 더하거나 빼서 신뢰구간을 구한다. 신뢰구간 = (평균 - 1.96 * 표준편차, 평균 + 1.96 * 표준편차) P(-zα/2 ≤ Z ≤ zα/2) = 1 - α P(-zα/2 ≤ X - μ ≤ zα/2) = 1 - α/σ P(X - zσ ≤ μ ≤ X + zσ) = 1 - α*(σ/n)*zα/2 𝑝(−𝑧𝛼/2 ≤ 𝑍 ≤ 𝑧𝛼/2)=1 − 𝛼: 이 공식은 표준정규분포를 따르는 확률변수 𝑍에 대한 신뢰구간을 나타냅니다. 𝑍는 표준화된 표본평균이고, 𝛼는 유의수준입니다. 𝑧𝛼/2는 표준정규분포에서 양쪽 꼬리에 있는 확률이 𝛼/2인 점의 𝑧값입니다. 예를 들어, 95% 신뢰..