반응형 빅데이터분석기사필기11 [빅데이터분석기사] 필기 2과목 메타코드 강의 | #20 중심극한정리/추정, 가설 검정 개념 정리 및 요약 저번 시간의 모집단, 표본, 표본평균, 중심극한 정리 등 기술통계에 대해서 공부했다 이번에는 추론통계와 가설검정에 대해서 공부해 볼까 한다 역시 강의는 메타코드M에서 제공해주는 영상을 참고했다 https://mcode.co.kr/mypage/lecture_view?wm_id=993&lecture_id=8&lecture_num=4&lecture_sub=47 메타코드M 빅데이터 , AI 강의 플랫폼 & IT 현직자 모임 플랫폼ㅣ메타코드 커뮤니티 일원이 되시기 바랍니다. mcode.co.kr 추론통계 1) 추정 -점 추정 -구간 추정 2) 가설검정 -대립가설/ 귀무사걸 -제1종오류 / 제2종 오류 -유의수준/ 유의확률 등 추정과 검정 1. 추정 : 표본 정보를 이용해서 모수의 실제값 추측 2. 검정 : 모수에.. 2024. 4. 2. [빅데이터분석기사] 필기 2과목 메타코드 강의 | #18 사건/확률/베이즈 정리, 확률변수/이산화확률분포/베르누이 시행 개념 정리 및 요약 앞서 공부한 통계기법에 이어서 이제 확률에 대해서 공부하고자 한다 역시나 참고한 강의는 메타코드m강의 https://mcode.co.kr/mypage/lecture_view?wm_id=993&lecture_id=8&lecture_num=4&lecture_sub=43 메타코드M 빅데이터 , AI 강의 플랫폼 & IT 현직자 모임 플랫폼ㅣ메타코드 커뮤니티 일원이 되시기 바랍니다. mcode.co.kr 확률과 확률변수 1. 표본공간 : 실험에 의해 나타날 수 있는 가능한 모든 결과의 집합 2. 사건 : 표본공간의 부분집합 3. 확률 : 표본 공간의 부분집합인 사건A의 확률은 표본 공간의 원소 개수에 대한 사건A의 원소 개수 비율 P(A) = N(A) 4. 확률 진리 1) 0 각각의 X의 가능한 값을 확률변수와.. 2024. 3. 31. [빅데이터분석기사] 필기 4과목 메타코드 강의 | #15 분석모형개선 - 매개변수 최적화, 분석모형 융합 개념 정리 및 문제풀이 분석모형의 평가 및 과적합 방지에 이어서 [빅데이터분석기사] 필기 4과목 메타코드 강의 | #14 분석모형평가- 분류성능 ROC Curve, 분석모형진 이번에는저번 시간의 분류성능을 나타내는 회귀와 분류를 기준으로한 지표에 이어 ROC커브와 분석모형진단을 나타내는 지표에 대해 알아보겠습니다 해당 개념은 메타코드m에서 제공하는 강의 toonovel.tistory.com 이번 강의에서는 매개변수의 최적화에 대해서 알아보고자 한다 https://mcode.co.kr/mypage/lecture_view?wm_id=993&lecture_id=6&lecture_sub=33&lecture_num=3 메타코드M 빅데이터 , AI 강의 플랫폼 & IT 현직자 모임 플랫폼ㅣ메타코드 커뮤니티 일원이 되시기 바랍니다. mco.. 2024. 3. 29. [빅데이터분석기사] 필기 4과목 메타코드 강의 | #14 분석모형평가- 분류성능 ROC Curve, 분석모형진단, 교차검증&분석모형 개선(과적합 방지) 개념 정리 및 요약 이번에는저번 시간의 분류성능을 나타내는 회귀와 분류를 기준으로한 지표에 이어 ROC커브와 분석모형진단을 나타내는 지표에 대해 알아보겠습니다 해당 개념은 메타코드m에서 제공하는 강의를 참고했다 https://mcode.co.kr/mypage/lecture_view?wm_id=993&lecture_id=6&lecture_sub=30&lecture_num=3 메타코드M 빅데이터 , AI 강의 플랫폼 & IT 현직자 모임 플랫폼ㅣ메타코드 커뮤니티 일원이 되시기 바랍니다. mcode.co.kr ROC커브 ** 0.5 이하이면 분류 능력이 없음을 뜻 **X축은 거짓긍정률 = 1-특이도 = FPR **Y축은 참긍정률 = 민감도 = 재현율 = TPR 분석모형진단 3과목과 겹치는 내용 존재 1. 회귀모형에 대한 진단 -.. 2024. 3. 29. 이전 1 2 3 다음 반응형
