94년생 스피노자

저번에는 단순회귀분석에 대해서 배웠다. 단순회귀분석은 독립변수 1개와 종속변수 1개의 관계를 분석하는 것이다. 다중회귀분석은 독립변수 여러개와 종속변수 1개의 관계를 분석하는 것이다. 예를 들어 단순회귀분석에서는 몸무게를 추정하기 위해 키를 활용한다. 다중회귀분석에서는 몸무게를 추정하기 위해 키, 섭취열량, 그리고 성별을 활용한다. 이제 본격적으로 다중회귀분석을 배워보자. 1. 회귀분석에서 R-squared 계산하기 (How to Calculate R Squared Using Regression Analysis) https://www.youtube.com/watch?v=w2FKXOa0HGA&feature=youtu.be 2. Standard Error of the Estimate used in Regre..

Section 2는 기계학습이다. 주차별 목차는 다음과 같다. 1주차: Linear models 2주차: Tree-based model 3주차: Applied Predictive modeling 이번주는 Linear models로 다음과 같은 여러 선형회귀를 배운다. 단순선형 회귀분석 다중 회귀분석 릿지 회귀분석 로지스틱 회귀분석 오늘은 단순선형 회귀분석에 대해 배워보자. 1. 선형회귀분석 기초 (An Introduction to Linear Regression Analysis) https://www.youtube.com/watch?v=zPG4NjIkCjc&feature=youtu.be 2. 최소자승법을 활용한 선형회귀분석 (How to Calculate Linear Regression using Lea..

코드스테이츠에서 각 Section의 마지막 주는 개인프로젝트가 이루어진다. 이번 Section 1의 개인프로젝트로는 비디오 게임 분석이 주어졌다. 상황설정은 게임회사에서 다음 분기에 발매할 게임을 기획하는 것이다. 기본적으로 주어진 과제는 다음과 같다. 지역별로 선호하는 게임장르가 있는지 분석 연도별로 게임 트렌드가 있는지 분석 밀리언셀러 게임 분석 0. 데이터 소개 데이터는 코드스테이츠에서 마련한 자료라 공유할 수 없음을 밝힌다. 데이터에서 주어진 정보는 다음과 같다. 게임 제목 게임 구동기기 e.g. PlayStation 게임 출시년도 게임 장르 게임 배급사 북아메리카 판매량 유럽 판매량 일본 판매량 기타 지역 판매량 1. 분석 결과 Q1. 지역별로 선호하는 게임장르가 있는지 분석 아래서 활용한 발표..

K-평균 군집화는 저번에 올린 주성분 분석과 같이 쓰기가 좋다. K-평균 군집화로 그룹을 분류 주성분 분석으로 차원을 축소해 시각화 0. K-평균 군집화 기초 K-평균 군집화는 전체 데이터를 K개의 그룹으로 나눈다. 주어진 조건이 없다면 K개로 그룹을 나누는 방법은 무한히 많다. 따라서 K-평균 군집화에는 다음과 같은 기준이 주어진다. 각 그룹의 중심과 개별 데이터 간의 거리가 최대한 짧게 하라 위 기준 덕분에 K-평균 군집화의 결과 조밀하게 모여있는 그룹을 얻을 수 있다. 1. 데이터 불러오기 이번 예시에서는 Kaggle에서 데이터를 가져왔다. https://www.kaggle.com/uciml/breast-cancer-wisconsin-data Breast Cancer Wisconsin (Diagno..