'💫 수학' 카테고리의 글 목록 (2 Page)

본문 바로가기

💫 수학

확률 vs 통계 확률: what? 0- 1 사이의 숫자로 가능성의 크기를 나타낸 것 0: 절대로 발생하지 않는다. 1 : 항상 발생한다. why? 현상의 발생의 불확실성 때문. 정확히 예측할 수는 없지만 가능성을 말할 수 있을때 확률을 사용한다. 통계: what? 실제 데이터를 수학적 확률값으로 모델링하는 것. why? 실제 데이터를 분석, 모델링-피팅-예측, 큰 데이터 셋을 요약하기 위해. 더보기

Linear Regression 선형회귀분석 서울대학교 도시 데이터사이언스 연구소의 김 선 교수님 머신러닝강의 강의노트. Linear Regression 선형회귀분석 회귀분석 모델의 목적: 데이터 샘플을 갖고 있지 않은 지점에서의 예측아래의 그래프에서 x는 실제 데이터, 빨강과 파랑 선은 예측값을 나타낸다. (x축의 특정 값에 대한 예측값 y를 나타낸 그래프) 예측 값들을 나타내는 f(x)와 g(x)는 아래의 수식으로 표현할 수 있다.단, 서로 다른 β값을 갖고 있는 것이다. 한 눈에 보기에 f(x)가 g(x)보다 데이터를 잘 설명하는 것으로 보인다. f(x)가 더 적합한 이유를 정량적으로 설명하자면,f(x)의 오차의 총합이 g(x)의 오차의 총합보다 더 작기 때문이라고 말할 수 있다. 회귀분석의 학습과정은 error들의 합이 가장 작은 함수를 찾.. 더보기

Day 3: Permutations, Combinations HackerRank 10 Days of statistics Permutations(순열): If there are people and chairs. People = {A, B, C, ... }Chairs = {1,2,3, ... } n = number of Peopler = number of chairs And if we let putting these five people in the five different chairs,it is a scenario, a permutation. (Click to see Khan Academy permutation lecture, if you need. ) When the number of people and chairs are the same.The number o.. 더보기

Day 3: Bayes' Theorem HackerRank Day 3: Bayes' Theorem(베이지안 정리): P( A | B ) denotes the probability of the occurrence of A given that B has occurred ( B가 발생하면, A가 발생 할 확률 )P( B | A ) denotes the probability of the occurrence of B given that A has occurred ( A가 발생하면, B가 발생 할 확률 ) Let A and B be two events such that P( A | B ) and P( B | A ),A와 B가 P( A | B ) 그리고 P( B | A ) 라면, 더보기

Day 3: Conditional Probability, Bayes' Theorem HackerRank Day 3: Conditional Probability(조건부 확률):This is defined as the probability of an event occurring, assuming that one or more other events have already occurred.조건부 확률은 하나 이상의 사건이 이미 일어난 후에 어떠한 사건이 발생할 확률이다. Two events, A and B are considered to be independent if event A has no effect on the probability of event B.사건 A가 사건 B에 영향을 미치지 않는다면, 두사건 A와 B는 독립적이다. If events A and B are not indep.. 더보기

Day 2: Basic Probability HacckerRank Day2 Basic probability Event(사건)A set of outcomes of an experiment.어떠한 한 시행에서 일어날 수 있는 결과. Sample Space(표본 공간)An experiment is any procedure that can be infinitely repeated and has a well-defined set of possible outcomes, known as the sample space, S. 한 번의 시행에서 일어날 수 있는 모든 결과의 집합. Probability(확률) The probability of the occurrence of an event, A is: = 원하는 경우의 수 / 모든 경우의 수 Two fundamen.. 더보기

Day 1: Standard Deviation (표준편차) HackerRank 10 days of staticsDay 1 note taking: Standard Deviation Standard Deviation (표준편차): The average distance to the mean. (Square root of variance) 모든 원소 x의 평균 m에 대한 평균거리. (분산의 제곱근) Variance (분산) = The average magnitude of fluctuations of from its expected value. (Standard Deviation)^2 확률변수x들과 기댓값(평균값) m간의 평균 변동 크기. (표준편차)^2#python 3 import math def StandardDeviation(n, arr): mu = sum(arr).. 더보기

Day 1: Interquartile Range HackerRank 10 days of statistics: Day 1 note taking Interquartile Range Quartiles = 3 points which divide an array into 4 equal range. quartile Q1 Q1 >= 25% of the dataQ2 Q2 >= 50% of the dataQ3 Q3 >= 75% of the data Interquartile Range Q3-Q1 Interquartile Range(사분위 범위): the difference between first(Q1) and third(Q3) quartiles. def median(arr): N = len(arr) if N%2==0: return (arr[(N//2)-1]+arr[N.. 더보기

이전 1 2 3 다음

티스토리툴바