이후

오차의 편향이라고도 한다.편향이 높다 = train data에서 타겟값과 오차가 크다 = Underfitting(과소적합 상태)이다.분산이 높다 = Overfitting 상태이다 = 테스트데이터에서 오차가 많아진다. = 트레이닝데이터에서 오차가 0에 가깝다훈

Linear RegressionMulitiple Linear Regressiontrain set과 test set을 나누는 이유머신러닝에서 좋은 모델이란?

Y = b0 + b1x1 + b2x2기준모델, 단순선형 회귀 모델에 비해 error 값이 작다. (but) feature가 많다고 무조건 좋은 것이 아니다!! ex) overfitting...통계적 유의성은 F-통계량으로 확인한다. (유의수준보다 작으면 회귀식이

\-데이터프레임 조작머신러닝용어정리그래프 그리기colab, github

데이터셋 불러오기DataFrame 행렬 transepose하기 + sheet별로 불러 + Dataframe csv파일 저장.첫번째 row를 column name으로 설정하기처음부터 숫자 형태로 불러오기 - thousands, names.여러개의 엑셀 데이터 한번에 불러

calculus선형대수학(MIT, Gilbert strang)통계 ( Havard, Statistics 110)모두를 위한 딥러닝(성킴)Machine Learning(Andrew Ng)CS231n(stanford, computer vision)CS224n(stanfor

Scree Plot의 의미를 이해할 수 있다.Supervised / Unsupervised Learning의 차이를 설명할 수 있다.K-means clustering을 설명 할 수 있다.특정 칼럼 제거하기 : df.drop('컬럼명',axis= ...)특정 칼럼 만들어

Estimation / Sampling의 목적과 방법에 대해서 이해한다.가설검정에 대해서 이해한다.T-test의 목적과 사용예시를 설명할 수 있다.Pandas 데이터 불러오기 - skiprows, sep='\\t',replacePandas DF 조작 - 각 열 조건에

코드스테이츠 1주차 회고STAR기법 = situation + Trouble + Action + Result(사실)1주차에는 EDA, FeatureEngineering,데이터조작, 미분에 대한 내용을 배웠다.(문제점)지금의 난 4일치 배운 Pandas 명령어나, 모든 내

pandas를 통해 데이터를 concat / merge 할 수 있다.tidy 데이터 에 대한 개념을 이해한다melt와 pivot / pivot_table 함수를 사용하여 wide와 tidy 형태의 데이터를 서로 변환 할 수 있다.여러개의 엑셀 데이터 한번에 불러와서 합

what?DF의 Feature들을 조합해서 새로운 Feature를 만드는 것ex) BMI 지수 = 몸무게/\~~why?더 좋은 퍼포먼스를 얻기 위해, 새롭고 의미있는 데이터를 제공하려고 하기 때문이다.read_csv에서의 설정 - thousands, names기존 DF

데이터셋 불러오기 + DataFrame 행렬 transepose하기 + sheet별로 불러 + Dataframe csv파일 저장첫번째 row를 column name으로 설정하기데이터 dimension 확인하기데이터의 결측치 확인하고, 0으로 대체 or 해당 행,열 제거

회의 내용 및 배운점공공데이터 포털에 중소기업은행이 개방한 데이터 중 몇개를 선별하여 시각화를 진행하였다.이번에는 발표 자료에 많은 공을 들인만큼 자신이 있었다고 생각했으나, 실제 발표때는 왜 이렇게 쳐지는 목소리만 나오는지... 이건 진짜 고치고 싶다. 조금 더 당차

A. 기능메뉴 - 외환 - 외화환전 - ONE할 때 환전환율 수수료 우대 90 % (공통 환율 스트레드 = 1.75%)최대 10,000달러 = 약 천만원 보관 가능소금액 환테크 가능하다.

Notion을 이용하면 Markdown 언어로 작성된 문서가 Atom, Visual Studio Code, Notepad++ 복붙 하면 그대로 기입된다. 그 다음에 웹 에디터에 붙여넣기 하면 거의 완벽한 형태로 복사된다. 따라서 애용하면 좋다. this is an h

금융권 디지털 부서에 취업하여 IT서비스 기획 Why? 왜 금융권이냐고? 돈 많이 준다. 돈에 대해서 배울 수 있을 것 같다.Real? 약간의 인턴 경험이었지만, 돈은 내 기준에서 많이 주는거 확실하다고 생각한다.IT서비스 기획 + 데이터엔지니어AR, VR을 이용한 디

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카카오 추천팀 2020 겨울 인턴쉽을 위하여 코딩테스트를 응시하였다.과연 문제를 풀수는 있을까......1차 문제

각 금융사 별로 다른 이자율, 혜택을 제공하여 보여주고, 소비자가 선택할 수 있게 한다.금융권 서비스 핵심1\. 디지털 금융시대에 다양한 비즈니스 뱅킹 모델들이 등장한다. 이때 디지털카테고리 킬러 모델을 만드는 것이 각 금융사의 핵심 사업이다.Q. 디지털 카테고리 킬러