Naver Blog
Kafka 구조 간단하게
주키퍼(Zookeeper) 카프카의 중요한 메타데이터를 저장하고 카프카 브로커를 관리해줘서 정상 동작을 보장...
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One-vs-all 방식을 Neuron Network에 적용해보겠습니다.https://wndrlf2003.blog.me/221581846396예를 ...
로지스틱 회귀 공식에 정규화를 적용한 공식으로 진행하겠습니다.https://wndrlf2003.blog.me/221582704317...
뉴럴네트워크 상에서 파라미터 업데이트를 진행하는 알고리즘입니다. 뒤에서(back) 오류율을 전파(propagat...
얼마전에 지인한테 선물을 받았습니다면역력 향상에 도움을 주는 건강식품 [면역이] 와 [면역이 키즈] 입...
Classification분류는 이항분류(Binary Classification)와 다항분류(Multinomial Classification)로 ...
기존의 선형회귀에서 사용하던 cost function을 이용해서 로지스틱 회귀의 Hypothesis를 적용하면 문제가 ...
분류는 이항분류(Binary Classification)와 다항분류(Multinomial Classification)로 구분됩니다....
과적합(overfitting)경사하강법을 통해 최적의 Cost값을 구해서 적절한 파라미터의 값을 구하더라도 제대...
신경망 네크워크(Neural Network)는 뇌를 모방하기 위한 목적을 가진 알고리즘입니다.1980~1990년대에 가...
logistic regression을 적용한 Neuron Network로 AND, OR 게이트를 표현해보겠습니다.AND 연산을...
Hypothesis 수학적 정의지도학습(Supervised Learning)을 수행할때는 정답이 주어진 데이터가 있어야...
Cost Fuction의 최소값을 구하기 위한 알고리즘을 경사하강법(Gradiant Descent)이라고 합니다. 이 알...
https://blog.naver.com/wndrlf2003/221570842104이전 글에서 공부했던 선형회귀 Hypothesis 공식입니다...
Feature Scaling학습에 사용하는 데이터셋의 Feature가 여러개일 경우 서로 비슷한 범위내의 데이터로...
Normal Equation은 특정한 선형회귀에서 빠르게 최소값을 도출하는 방법입니다.Gradient Descent 를 ...
기존에 기저변환을 위해서 사영백테projection) 값을 이용한다고 설명했습니다.https://wndrlf2003.blog.me...
주대각선(Main diagonal)어떤 행렬의 행을 i, 열을 j로 표현할 때 i와 j가 일치하는 행렬값들을 주대각선...
어떠한 벡터 n개가 주어졌을때 이 벡터들을 이용하여 서로 직교하는 정규 벡터로 변환하는 방법입니다.그...
도커 컨테이너 조회docker psdocker ps -a도커 이미지 조회docker images모든 도커 컨테이너 ...
이전 강의들에서 벡터의 scaling, shear, rotaion 같은 여러 벡터 변환에 대해 공부했습니다.고유 벡터란 ...
기하학적 의미: https://wndrlf2003.blog.me/221555829610고유값과 고유벡터는 다음의 수식이 성립합니...
이번에는 Stanford University에서 Andrew 교수님이 진행하는 수업을 들으려고 합니다. 유명한 교수님이...
기계학습(Machine Learning)Arthur Samuel의 정의: 컴퓨터에 어떠한 작업에 대해서 프로그래밍을 ...
벡터의 크기(length of vector, also called its size)피타고라스 정의를 이용하여 벡터의 크기를 구할 수 ...
사영이란 물체에 빛에 비춰서 생긴 그림자를 말합니다.벡터 r에 벡터s 를 사영시키면 벡터 s를 벡터 r로 ...
기저 라는 단어를 영어에서는 basis라고 합니다.기저란 벡터공간에서 임의의 벡터들이 모여서 어떤 의미를 ...
벡터 공간의 기저와 특징기저란 벡터공간에서 임의의 벡터들이 모여서 어떤 의미를 구성하는 벡터들을 의미...
행렬곱셈과 공간 변환행렬 변환을 통해서 행렬의 데이터를 특정 벡터공간의 벡터로 변환이 가능합니다.이 ...
이런 행렬이 있을 경우에 행렬을 A, 벡터를 r, 결과를 S로 표시하면A r = S 로 표현할 수 있습니...
좌표에 사용하는 공식을 표현하는 방법입니다.어떤 특별한 공식이 아닌 공식을 좀 더 간결하게 표현하는 ...
정규분포(normal distribution)많은 데이터들은 정규 분포의 형태를 띄고 있습니다. 예를 들면 남성, 여성...
독립 시행 확률 이라는 이름으로 고등학교때 배운다고 합니다.베르누이 확률 변수(bernouilli random varia...
제목이 좀 어려운데, 풀어 설명하면 이항 분포는 특정한 조건만 만족하면 결국 정규분포와 비슷한 모양을 ...
이전에 글을 썼던 Basic Statistics 카테고리의 글은 한글 번역이 있어서 그나마 좀 보기 수월했는데 이...
대반사건(disjoint)(=mutually exclusive)disjoint events 는 상호배타적인 어떤 사건을 말합니다....
독립성(independence)어떤 결과를 알고 있지만, 다음 결과에 도움이 되지 않는 경우 독립적(independence...
조건부 확률(conditional probability)과 베이즈 정리(Baye's Theorem)어떤 데이터에서 특정한 조건...
@Configuration: 설정의 역할을 하는 클래스를 지정.@ComponentScan: spring 어노테이션을 찾을 패키...
데이터 변형은 함수를 이용하여 데이터의 리스케일링을 수행하는 작업입니다.만약에 데이터가 심하게 기울...
범주로 구분되어 있는 데이터 관계를 표현하는 방법에 대해 알아봅니다. 단일 범주 변수(single categorica...
확률의 계산, 확률 분포, 확률의 기본사항, 랜덤하게 발생(random process)하는 이벤트로부터의 확률 계산,...
1. 데이터 편향(source of bias)데이터 분석은 다음의 절차를 통해 이루워집니다.1. 표본 분석(exploratory...
1. 실험 설계의 4가지 법칙control: 현제 컨트롤 하는 그룹을 대조 그룹과 비교.randomize: 무작위로 subje...
어떤 실험을 수행할 때 가장 이상적인 경우는 인구 집단에서 실험을 진행할 인구를 무작위 샘플링으로 뽑은...
1. 산점도(scatter plot)일반적으로 많이 사용하는 시각적 표현 방식입니다.보통 x 축에는 독립변수, y축에...
데이터의 중심을 측정한뒤 샘플 데이터와 모집단의 데이터가 중심으로 부터 얼마나 분산되어 있는지 측정하...
데이터는 데이터 행렬(data matrix)로 구성됩니다.데이터 행렬은 observation(=case) 과 variable로 ...
1. 관찰연구(observational)관찰 연구(observational)는 데이터가 어떤식으로 발생하는지를 관찰하고 별도...
요즘 SNI 차단으로 말이 많네요.. 무료 VPN 사용법입니다. 크롬 브라우저는 다양한 확장 프로그램을 ...
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