List (28) 썸네일형 리스트형 선형 회귀 모형 가정을 왜 하는가? 선형 회귀모형을 공부하다 보면 반드시 보게 되는 것이 회귀모형의 "가정"입니다. 물론 이 가정에 대해 아 그렇구나 하고 넘어가도 되지만, 왜 가정하는지 한 번 알아보는 것도 좋을 것 같습니다. 그렇다면 왜 가정을 하고 왜 그렇게 가정하는지를 알아보겠습니다. 가정을 하는 이유 먼저 회귀분석의 목적을 알아야 합니다. 회귀 분석의 목적은 설명변수 $x$와 반응변수 $y$의 관계를 선형식으로 나타내고 싶은 것입니다. 그러나 현실적으로 변수 간의 관계를 선형식으로 나타내는 것이 힘드므로, 여러 가정을 통해 선형식으로 만들어 내는 것입니다. 가정의 종류 1. $x, y$는 선형 관계 2. $x$ : 오차 없이 측정 가능한 수학 변수 $y$ : 오차를 수반하는 확률 변수(Random Variable) 3. $\var.. 단순회귀 모형 (SLR, Simple Linear Regression) 회귀분석이 연속형 변수들에 대해 독립 수와 종속변수 사이의 상관관계를 나타내는 것이라면, 단순 회귀 분석은 독립 변수가 단일 개일 때의 분석을 의미한다. (Wikipedia) $$y_i = \beta_0 + \beta_1 x_i + \varepsilon_i \\ \varepsilon_i \sim N(0, \sigma^2)$$ 목적 $x, y$ 의 관계를 "최대한" 위와 같은 선형 직선의 관계로 나타내고자 하는 것입니다. 그러기 위해 의 관계를 $x, y$ 잘 설명하는 $\beta_0 , \beta_1$을 알아내야 합니다. 하지만 이 값은 실제로 알 수 없는 값으로 최대한 비슷한 값인 $b_0, b_1$을 추정하고 사용하여 위 식과 가장 비슷한 식을 알아내고자하는 것이 목적입니다. $$y_i = \beta.. (Beginner) A.I vs M.L vs Deep Learning A.I vs Machine Learning vs Deep Learning 이 세 개념의 차이는 무엇일까? 먼저, 그림으로 보고 시작하자. 위 그림만으로도 어느 정도는 세 개념의 관계와 차이를 알 수 있을 것이다. 그럼 이제 각 개념이 어떤 것인지 알아보자. (단, 여기서는 깊고 심도있는 내용이 아닌 "아 이런 느낌이구나?" 하는정도의 내용을 다룰 것이다.) 1. A.I Artificial Intelligence의 약자로서, 단어 그대로 인공적으로 만들어진 지능을 의미한다. 즉, 인간의 지적 능력인 "학습, 추론, 지각 등"의 기능을 컴퓨터가 할 수 있도록 만드는 기술을 폭넓게 의미한다. 2. Machine Learing A.I의 하위분야 중 하나로 "기계학습"이라고도 한다. 즉, 데이터를 통해 컴퓨터가 .. (Beginner) Types of Machine Learning Machine Learning은 크게 3가지 분야로 나눌 수 있다. "Supervised Learning, Unsupervised Learning, Reinforcement Learning" 이들은 지도 학습(supervised learning), 비지도 학습(unsupervised learning), 강화 학습(reinforcement learning) 으로 불린다. 이것을 보고 어떤 사람들은 이런 생각이 들 수 있다. "Machine Learning에는 Regression, RandomForest, Knn, SVM 이런 게 있다고 했는데 뭐가 다른 거지?" 그 차이는 다음 그림과 같다. 위 그림처럼 M.L은 크게 Supervised(지도), Unsupervised(비지도), Reinforcement(.. 이전 1 2 3 4 다음
