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What is Statistics? 모집단(Population)에서 표본(Sample)을 추출하여 표본을 분석해 모집단을 추정하고 추론하는 것. 모집단 (Population) : 분석의 대상이 되는 모든 개체들을 모은 집합. 일반적으로는 시간적이나 공간적인 제약이 존재하여 모집단 전체를 대상으로 분석은 불가능하다. 표본 (Sample) : 모집단의 일부분의 관측값들을 추출한 것. * 우리가 하게 되는 Statistics에서는 표본의 통계량(Statistic)을 통해서 모집단의 요약값인 Parameter를 추정하는 것이다. 모수 (Parameter) : 표본을 통해서 뽑아낸 통계량을 이용해 수치로 표현되는 모집단의 특성. 통계량 (Statistic) : 표본의 관측값들에 의해서 결정되는 양. Types o..

베이즈 정리는 데이터라는 조건이 주어졌을 때의 조건부 확률을 구하는 공식이다. 베이즈 정리를 쓰면 데이터가 주어지기 전의 사전확률값이 데이터가 주어지면서 어떻게 변하는지 계산할 수 있다. 따라서 데이터가 주어지기 전에 이미 어느 정도 확률값을 예측하고 있을 때 이를 새로 수집한 데이터와 합쳐서 최종 결과에 반영할 수 있다. 데이터의 개수가 부족한 경우 유용하게 사용된다. 데이터를 매일 추가적으로 얻는 상황에서도 매일 전체 데이터를 대상으로 새로 분석작업을 할 필요 없이 어제 분석결과에 오늘 들어온 데이터를 합쳐서 업데이트만 하면 되므로 유용하게 활용이 가능하다. 베이즈 정리 공식 조건부 활률을 구하는 베이즈 정리의 공식은 다음과 같다. $$P(A \mid B)=\frac{P(B \mid A)P(A)}{P..

분류(Classification)와 회귀(Regression)는 지도학습(Suprevised Learning)의 목적이라 할 수 있습니다. 지도학습이란? 입력과 출력 데이터(train data)가 있고, 이를 모델화하여 새로운 데이터에 대해 정확한 출력을 예측하는 것입니다. 1. 분류(Classification) 분류는 미리 정의된, 가능성이 있는 여러 클래스 레이블 중 하나를 예측하는 것입니다. sklearn의 dataset 중 붓꽃의 품종을 예측하는 것은 분류에 속합니다. 가장 대표적인 예로는 스팸메일을 분류하는 것이 있습니다. 분류(Classification)의 종류 1-1 이진분류(binary classification) 이진 분류를 쉽게 설명하자면 그렇다 / 아니다 2개로 분류하는 것이니다. 이..