[표본조사 (Sample Survey)] 표본조사는 전수조사와 비교되는 말입니다.전수조사 (Complete Survey)는 모집단(전체)을 조사하는 일이죠.표본조사는 모집단을 대표하는 집단(표본)을 대상으로 조사합니다. 우리는 평소에 통계에 관심도 없다가도 투표날짜가 다가오면 어쩔 수 없이 아주 얕은 통계상식을 접하게 됩니다.투표날 TV를 틀어보면 방송사별로 출구조사 결과가 실시간으로 나오는데요.출구조사(투표를 마친 사람을 대상으로 조사)도 표본조사 중 하나입니다.그리고 투표가 모두 끝난 뒤 개표하는 과정은 전수조사에 해당되죠. [그림1] 전수조사와 표본조사 별 사용되는 기호 우리가 주로 하는 작업은 일반화 입니다. 전수조사보다 표본조사가 비용이 적게 들고 시간이 짧게 걸리므로 표본조사를 통해 모집단의 ..
[Logistic Regression] Logistic Regression은 0과 1, 두개의 결과값이 나오는 데이터를 학습하기 위한 방법론입니다.Binary Classification이죠. 그래서 Logistic Classification 보다는 Logistic Regression이 조금 더 정확한 말입니다. 하지만 이 회귀의 결과는 (나중에 알게되겠지만) 특정 기준으로 "분류"되고, "Logistic" Classification는 Logistic, 즉 Sigmoid 함수(무한대의 입력을 0~1의 사이값으로 출력)에 착안한 방법론이기 때문에 Classification에 가깝습니다. 먼저 Sigmoid 함수를 도입하게된 과정을 알아보죠.간단합니다. 우리는 이진분류에 많은 이점을 알고있죠. 스팸/햄 메일(..
[Multi-Variable Linear Regression] Linear Regression 중 변수가 여러개인 경우가 많습니다. (사실 실생활에서는 이게 대부분입니다.)변수라 함은 Hypothesis에서 x가 여러개라는 뜻입니다. x가 여러개면, Hypothesis는 어떤 모습일까요? 3개의 x에 따라서 3개의 W(weight)와 3개의 Hypothesis가 나왔네요. (bias는 constant이므로 제외하고 말하겠습니다.) 각각 독립적인 변수들이므로 모든 항의 합으로 식을 통일시킬 수 있겠군요. 이과생들 중에서 조금만 공부를 하신 분이라면(물론 이걸 아는 문과 능력자 분들도 많죠) 이 식 표현을 어디서 많이 보셨을 겁니다. Dot Product. 내적이죠. 여기서 우리는 행렬이 얼마나 강력한 힘을..
[Linear Regression] Regression(회귀)는 지도학습에 포함되는 방법론입니다. 그 중에서도 Linear Regression을 알아볼텐데요.Linear은 "선형"이라는 뜻을 가지고 있습니다. 선형이라 함은 배수로 늘어나는 값을 가진 것들의 모양세를 말합니다.그래프로 표현하면 기울기를 가지고 있는 직선으로 표현됩니다.즉, Linear Regression은 배수로 늘어나는 연속적인 값들의 데이터로 예측하는 것입니다. 값을 예측하기 전에 가설을 세울 필요가 있습니다.Linear Regression의 경우 "이 데이터들은 배수로 늘어나는 연속적인 값들의 데이터이기 때문에 이를 만족하는 1차 함수가 있을 것이다"라는 가설입니다. 그리고 그 1차 함수를 Hypothesis라고 합니다. (Linea..
[Machine Learning 이란] 머신러닝을 그대로 풀이해보면 기계학습입니다. AI(인공지능)의 근간이 되죠.예전부터 우리는 생각하는 기계에 대해서 관심이 많았습니다. 그리고 기계가 인간을 점령(?)하는 영화도 많이 보셨을 겁니다."기계가 인간처럼 생각한다."알파고가 이세돌과의 대국에서 승리한 순간에 이런 생각은 그리 이상한 생각이 아니었죠. 기계를 왜 학습시켜야 하는가?이 질문은 인간이 "사고력"을 갖게 되는 과정을 그대로 가져왔다는 점에서 의미 있습니다. 우리가 기억하지 못할 만큼의 어린 시절을 기억해 봅시다(?)네. 그냥 주변의 갓난 아기들을 생각해보죠.갓난 아기들은 공원에 있는 네발로 걸어다니는 동물을 "개"라고 인식하지 못합니다.하지만 충분히 학습된 아기들은 귀여운 손가락으로 그 동물을 가..
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