데이터 사이언티스트를 목표로 하는 개발자
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- 방법3 - Sub Classing(1)
- Spring DB 연결(1)
- 페이징 처리(1)
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- Django 초기 설정 (Eclipse)(1)
- R 랜덤포레스트 (Random Forest)(1)
- 베이즈 정리의 만족 조건(1)
- 조기 종료 (EarlyStopping)이란?(1)
- 통계적 추정의 종류(1)
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- 회귀 모델 실습2 - ols 모델 사용(1)
- 앙상블 기법이란?(1)
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- 동전과 주사위 던지기 경우의 수(1)
- 3. FPR, TPR 구하기(1)
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- 이중 독립표본 t-검정 실습(1)
- 4. 등분산성 만족 확인(1)
- tensorflow 변수 내부값 변경(1)
- LinearRegression 모델 학습 절차(1)
- BufferedReader(1)
- 독립사건의 곱셈정리(1)
- tensorflow 타입 변환(1)
- 덧셈 정리(1)
- JSON 응답(1)
- form 데이터 핸들링(1)
- 경우의 수(1)
- PCA 분석 실습(1)
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- tensorflow 상수 선언(1)
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- array(1)
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- tensorflow 모듈 Import(1)
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- Django 초기 설정 (프롬프트)(1)
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- 베이즈 정리의 특징(1)
- DL 다항분류 실습(1)
- np.arange(1)
- python DataFrame 결측치 제거(1)
- 나이브베이즈란?(1)
- Python - 모듈(1)
- 카이제곱검정 실습(1)
- R 데이터프레임(1)
- 랜덤 포레스트 실습(1)
- Law of Total Probability(1)
- 상속(1)
- 비복원추출(1)
- redirect(1)
- Python 문자열 str(1)
- tensorflow Graph 영역 함수(1)
- 조기 종료 (EarlyStopping) 실습(1)
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- DL 회귀모델 실습(1)
- Python 일급객체(First Class Object)(1)
- DB 핸들링(1)
- R Pandas DB연동 및 시각화(1)
- R 초기 설정(1)
- 베이즈 정리 문제(1)
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- ELU 함수(1)
- 카이제곱 문제 (독립성[관련성] 검정)(1)
- cookie(1)
- Spring 내부 Servlet(1)
- 4. ROC 곡선 그래프 그리기(1)
- python DataFrame Join(1)
- Mapper 설정(1)
- Python Client/Server 프로그래밍(1)
- python DataFrame 정렬(1)
- DL 분류모델 실습(1)
- R 함수(1)
- python DataFrame 전치(1)
- 원본 이미지로 분류(1)
- Django DB 클래스(Model) 사용(1)
- DL 스킵연결층이란?(1)
- tensorflow 차원 확대(1)
- Sub Array(1)
- ReLU 함수(1)
- Controller가 하는 일(1)
- 형태소 분석이란?(1)
- 원-핫 인코딩 작업 [레이블 인코딩](1)
- 배반사건(1)
- 추론통계 분석 중 이항검정(1)
- 다중 선형 회귀분석이란?(1)
- python DataFrame 행, 열 데이터 핸들링(1)
- HttpSession(1)
- 정밀도(precision)(1)
- 이항검정 실습(1)
- file(1)
- Python 원형 객체 VS 인스턴스 객체(1)
- R 비계층적 군집분석(1)
- 네비게이션바(1)
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[방법2] 기본 성능 지표 구하기(1)앙상블 기법 실습(1)Python 다중 상속(1)웹 서버 DB 연결(1)조건부 확률 예시(1)OJDBC(1)순열(1)척도란?(1)R 배깅 (Boostrap Aggregation)(1)일원 ANOVA 검정 실습(1)python DataFrame 결측치 확인(1)Django DB 연동(1)전이 학습 (Transfer learning)(1)R 시각화 (그래프)(1)차이 분석이란?(1)Python 함수 2(1)Python 클로저(Closure)(1)R 통계(1)Tomcat Server(1)KNN 실습(1)python DataFrame 결측치 채우기(1)귀무 / 대립 가설 설정 연습(1)Python dict(1)Word2Vec 실습(1)Array의 주소값 치환과 값 복사(1)Spring의 Redirect(1)1. 정규성 만족 확인(1)R 표준화와 정규화 차이점(1)독립성(관련성) 카이제곱검정(1)python DataFrame 데이터 읽기(1)ArrayList(1)tensorflow 차원 변경(1)R ORM으로 데이터 받기(1)검정 통계량이란?(1)DbcpBean(1)비율검정이란?(1)python DataFrame 이란?(1)SVM이란?(1)python list(1)단일표본 t-검정 (one-sample t-test)(1)HypericTanh 함수(1)leaky ReLU 함수(1)python DataFrame 생성(1)python DataFrame groupby(1)XGBoost 실습(1)DAO(1)R 평가 - 모델 적절성 분석(1)TensorBoard 생성 실습(1)word2vec(1)쿠키(1)python decorator(1)sklearn 다중 분류 전개(1)django 설치(1)Request(1)과적합 방지 방법3 - 교차검증 모듈 사용 (cross_val_score)(1)이원 ANOVA 검정 실습(1)파일 업로드(1)회귀모델의 적합성을 위한 5가지 요소(1)NLP를 위한 자연어 전처리(1)Exception Controller(1)회귀 모델 실습1 - linregress모델(1)jstl(1)1종 오류란?(1)Python 재귀 함수 (recursive)(1)이중 독립표본 t-검정(1)sklearn의 LogisticRegression(1)회귀분석 특징(1)객체(1)tensorflow란?(1)iterator(1)복원추출(1)maven(1)교차 검정이란?(1)linear_regression(1)배반사건의 곱셈정리(1)Python 기본 문법 및 자료형(1)검정 통계량 종류(1)퍼셉트론 (Perceptron)이란?(1)python DataFrame 슬라이싱(1)FileReader(1)Django Session(1)표본 공간(1)Promise 객체(1)scipy의 회귀 모델(1)곱의 법칙(1)사영 (projection)(1)다항 회귀란?(1)최적화 함수란?(1)분류 정확도 성능 지표(1)JQuery 문법(1)R SVM 모델(1)통계적 가설검정이란?(1)Java RoadMap(1)K-Means에서 최적의 K값을 정하는 방법(1)tensorflow 조건 메소드(1)train_test_split(1)validation_split 속성(1)R 모델 요약 통계량 평가(1)Scanner(1)동질성 카이제곱검정(1)다항 회귀 전개(1)attention이란?(1)부스팅(boosting)이란?(1)1. 혼동 행렬 추출 방법(1)다형성(1)확률의 곱셈정리(1)조건부확률의 곱셈정리(1)차량 번호 경우의 수(1)시각화의 중요성(1)Keras란?(1)classification_report 메소드 사용(1)python DataFrame 행, 열 추출(1)functionalinterface(1)통계분석 Map(1)배깅과 부스팅의 공통점과 차이점(1)굴절어와 교착어(1)밀도 기반 클러스터란?(1)조합(1)tensorflow 설치(1)tensorflow 원-핫 백터 원본 데이터로 복구(1)배깅(Bagging)이란?(1)R 공분산(1)모델 학습(1)python(1)단층 퍼셉트론(신경망) 특징(1)tensorflow 상수 - 산술 연산(1)python DataFrame 행, 열 이름 부여(1)카이제곱 문제 (동질성 검정)(1)backend dev(1)로지스틱 회귀분석이란?(1)공분산과 상관계수(1)Django CSRF 공격 방어 토큰(1)Python Secure Coding(1)모델 학습 과정 설정(1)요청(1)R Selenium 설치 및 사용 방법(1)CNN 알고리즘(1)Python tuple(1)동자순열(1)이중 동일표본 t-검정 실습(1)abstract(1)ModelAndView(1)다층 퍼셉트론 실습) XOR 문제(1)Softmax 함수(1)ML(1)Django URL Mapping(1)PReLU 함수(1)git stash(1)Spring MVC 프로젝트 설정(1)JSP 영역(1)python DataFrame 데이터 통계 및 구조 확인(1)R DB 연동(1)Python Array 인덱싱, 슬라이싱(1)사건(1)여사건(1)Python for문(1)tensorflow 차원 축소(1)R 상관관계 분석(1)Data Analyst(1)Spring 전체 구조(1)2-1. [방법1] 기본 성능 지표 구하기(1)TensorBoard란?(1)전체 확률의 법칙(1)python DataFrame 산술연산(1)Python Pickle 모듈(1)모델 저장 및 읽기(1)형태소 분석 후 빈도 분석(1)R 표준화(1)tensorflow 상수 - 데이터 타입 변환(1)R 특징(1)다항분류란?(1)javascript 함수(1)베이즈 정리(1)MVC 모델(1)단어 빈도 분석 실습(1)tomcat(1)Python RoadMap(1)tensorflow 논리 연산(1)DAO 최적화(1)신뢰 수준이란?(1)KNN 거리 측정 방법(1)RNN 실습(1)R 최소제곱법을 이용해 최적의 값 찾기(1)워드 임베딩(Word Embedding)이란?(1)Python - 함수(1)Python MariaDB 설치 및 실행(1)sklearn의 LinearRegression(1)미세 학습(Fine Tuning) 이란?(1)다중 분류 모델 - sklearn(1)Python 실시간 채팅 구현 (Socket+Thread)(1)Python Thread lock(동기화)(1)ML에서 나이브베이즈란?(1)과적합 방지 방법1 - train_test_split(1)python DataFrame 카테고리별 데이터 개수(1)3. 선형성 만족 확인(1)CNN 구축(1)Python 결정트리 그래프 출력 선행 모듈 설치(1)단층 퍼셉트론 실습) XOR 문제(1)Context Path(1)나이브베이즈 실습(1)forward(1)json(1)R Matplotlib 이란?(1)Python Regular Expression(1)find() 메소드(1)BeautifulSoup 이란?(1)랜덤 포레스트란?(1)python DataFrame 데이터 순위 매기기(1)방법2 - Functional API(1)R 모델 적절성 평가1(1)Python 정적 Web Server 구동(1)python DataFrame 데이터 저장(1)XGBoost란?(1)Python File I/O(1)Django 환경 설정(1)이원 비율검정 실습(1)Django XMLHttpRequest로 Ajax 처리(1)Aspect Bean(1)계층적 클러스터링이란?(1)중복 순열(1)Sigmoid 함수(1)CNN이란?(1)filter(1)확률과 통계 상관성(1)이클립스 기본 설정(1)ANOVA란?(1)Spring MVC 프로젝트 초기 설정(1)Python 문자열 중요 함수(1)select() 메소드(1)R 이란?(1)로지스틱 회귀분석이 중요한 이유?(1)5. AUC - ROC 곡선 면적값 구하기(1)레이블 인코딩 작업 [레이블 인코딩](1)Python scraping 병렬 처리(1)t-Test와 ANOVA의 차이(1)ols 모델의 다중선형회귀 분석(1)interface(1)R 평가 - 모델 요약 통계량 분석(1)종속사건의 곱셈정리(1)중복 조합(1)비계층적 클러스터링이란?(1)Runnable 인터페이스(1)공사건(1)sqlSession(1)R Matplotlib 그래프 종류(1)tf.GradientTape()(1)클러스터링이란?(1)python DataFrame concat(1)InputStream(1)Python 람다 함수(1)Eclipse Konlpy 설치 및 사용(1)git reflog(1)신뢰 구간이란?(1)R 제어문(1)유의 확률 (p-value)이란?(1)tensorflow 변수 선언(1)Python 추상 클래스(1)R 변동계수(1)R 군집 분석 (Clustering)(1)Spring Framework의 핵심 개념(1)R 스크래핑(1)np.random(1)R 연산자(1)모델 평가(1)지역 내부 클래스(1)R 프로젝트 생성(1)상관계수 시각화 (scatter + heatmap)(1)유의 수준 (α)이란?(1)R KNN 모델(1)Array 메소드(1)분석 방법(1)R 상관계수(1)jquery(1)(n x n) array 만들기(1)Count Vectorizer(1)R Naive Bayes 분류 모델(1)WEB-INF(1)SVM 실습(1)일원 비율검정 실습(1)Python while 문(1)TF-IDF Vectorizer(1)this(1)여사건의 확률(1)R 정규화(1)Pandas Series(1)apache(1)R 인과관계 분석(1)전사건(1)XGBoost 계량종 - lightgbm 설치(1)Python 클래스의 이해(1)조건부확률 연쇄법칙(1)urllib.request 이란?(1)회귀분석(1)Sequential 모델 구성(1)tensorflow로 회귀식 구하기(1)회귀 분석 절차(1)Data Analysis(1)단어 빈도 분석이란?(1)5. 다중공선성 만족 확인(1)Django Paginator 클래스 기능(1)정확율(Accuracy)(1)Python Splite3 연결(1)ols 모델의 다중선형회귀 실습(1)List와 Array 차이(1)Service 객체(1)Django JSON 인코딩, 디코딩(1)html(1)척도에 따른 데이터 분석방법(1)제너릭 클래스(1)R 의사결정나무(Decision Tree)(1)Python Override(1)혼잡도/불순도란?(1)'p-value가 5% 수준에서 유의하다'는 의미(1)Python 프로젝트 생성(1)R 설치(1)DL 분류 특징 - 기울기 소실 문제(1)Spring Framework 사용 이유(1)머신러닝 Map(1)머신러닝(1)lambda function(1)checkpoint(1)Python 클래스 포함 관계(1)Python 출력 서식(1)python Konlpy 내장 모듈 및 메소드(1)R KNN - K 구하기(1)체크포인트(1)Keras 내부 모듈 설명(1)HashSet(1)sklearn 학습, 테스트 데이터 분리(1)혼동 행렬(Confusion Matrix)(1)결정 트리란?(1)2. 독립성 만족 확인(1)Python 연산자(1)sklearn Decision Tree 모델(1)전확률 정리(1)분류 모델 평가 지표(1)BufferedWriter(1)HashMap(1)방법3 - Sub Classing(1)Spring DB 연결(1)페이징 처리(1)git reset(1)Django 초기 설정 (Eclipse)(1)R 랜덤포레스트 (Random Forest)(1)베이즈 정리의 만족 조건(1)조기 종료 (EarlyStopping)이란?(1)통계적 추정의 종류(1)R Matplotlib Figure(1)회귀 모델 실습2 - ols 모델 사용(1)앙상블 기법이란?(1)concatenate(1)동전과 주사위 던지기 경우의 수(1)3. FPR, TPR 구하기(1)FileWriter(1)이중 독립표본 t-검정 실습(1)4. 등분산성 만족 확인(1)tensorflow 변수 내부값 변경(1)LinearRegression 모델 학습 절차(1)BufferedReader(1)독립사건의 곱셈정리(1)tensorflow 타입 변환(1)덧셈 정리(1)JSON 응답(1)form 데이터 핸들링(1)경우의 수(1)PCA 분석 실습(1)find_all() 메소드(1)tensorflow 상수 선언(1)Python 동적 Web Server(1)확장 for문(1)array(1)ROC Curve와 AUC 면적(1)K-Means 초기 중심값 설정 방법(1)tensorflow 모듈 Import(1)super(1)트랜젝션(1)Django 초기 설정 (프롬프트)(1)FileOutputStream(1)베이즈 정리의 특징(1)DL 다항분류 실습(1)np.arange(1)python DataFrame 결측치 제거(1)나이브베이즈란?(1)Python - 모듈(1)카이제곱검정 실습(1)R 데이터프레임(1)랜덤 포레스트 실습(1)Law of Total Probability(1)상속(1)비복원추출(1)redirect(1)Python 문자열 str(1)tensorflow Graph 영역 함수(1)조기 종료 (EarlyStopping) 실습(1)FileInputStream(1)DL 회귀모델 실습(1)Python 일급객체(First Class Object)(1)DB 핸들링(1)R Pandas DB연동 및 시각화(1)R 초기 설정(1)베이즈 정리 문제(1)Django views(1)ELU 함수(1)카이제곱 문제 (독립성[관련성] 검정)(1)cookie(1)Spring 내부 Servlet(1)4. ROC 곡선 그래프 그리기(1)python DataFrame Join(1)Mapper 설정(1)Python Client/Server 프로그래밍(1)python DataFrame 정렬(1)DL 분류모델 실습(1)R 함수(1)python DataFrame 전치(1)원본 이미지로 분류(1)Django DB 클래스(Model) 사용(1)DL 스킵연결층이란?(1)tensorflow 차원 확대(1)Sub Array(1)ReLU 함수(1)Controller가 하는 일(1)형태소 분석이란?(1)원-핫 인코딩 작업 [레이블 인코딩](1)배반사건(1)추론통계 분석 중 이항검정(1)다중 선형 회귀분석이란?(1)python DataFrame 행, 열 데이터 핸들링(1)HttpSession(1)정밀도(precision)(1)이항검정 실습(1)file(1)Python 원형 객체 VS 인스턴스 객체(1)R 비계층적 군집분석(1)네비게이션바(1)
💻 네트워크 기본
Application Layer응용 계층은 응용 프로세스와 직접적인 관계가 있으며, 사용자에게 일반적인 응용 서비스를 제공.프로토콜 : { HTTP, FTP, Telnet 등 }Presentation Layer표현 계층은 데이터의 형식 차이를 변환는 역할을 수행한다.
2023년 11월 23일
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📊 확률의 곱셈 정리 (Multiplicative Rules of Probability)
6일차 공부 - 조건부확률의 곱셈 정리, 사건(독립, 배반, 종속) 별 곱셈 정리, 조건부확률 연쇄법칙(곱셈 정리의 일반화)
2023년 11월 22일
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📊 확률의 덧셈 정리 (Additive Rules of Probability)
4일차 공부 - 여사건의 확률, 비 배반사건 간의 합사건 확률, 덧셈 정리
2023년 11월 21일
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📊 확률의 공리적 정의 (Axiomatic Definition of Probability)
3일차 공부 - 확률, 원소 가중치에 따른 확률, 사건의 확률
2023년 11월 17일
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📊 곱의 법칙 (Multiplication Rule)
1일차 공부 : 곱의 법칙, 경우의 수, 동전과 주사위 던지기 경우의수, 차량 번호 경우의 수
2023년 11월 15일
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