EDA(Exploratory Data Analysis, 탐색적 데이터 분석)는 본격적인 모델링에 들어가기에 앞서, 반드시 선행되어야 하는 과정입니다. 그렇다면 EDA는 어디에서부터 시작해야 할까요? 데이터의 분포나 변수간…
PCA, K-means and Hierarchical clustering
비 지도 학습(Unsupervised Learning)은 기계 학습의 일종으로, 데이터가 어떻게 구성되었는지를 알아내는 문제의 범주에 속한다. 이 방법은 지도 학습(Supervised Learning) 혹은 강화 학습(Reinforcement Learning)과는 달리 입력값에 대한 목표치가 주어지지 않는다. 위키피디아에서 가져왔습니다..
지난 이야기 베이시안 통계 첫걸음이 이틀 만에 엄청난 뷰 카운트를 찍었습니다! 자, 여러분의 성은에 힘입어 베이시안 통계 2탄을 준비했습니다~ 백문이 불여일견! 이번 스토리에서는 실제로 확률이 어떻게 업데이트 되는지를 보겠습니다. 이 글 맨 아래 선물 (R 코드) 이 있습니다~!
동기부여를 위해 오늘의 마지막 결과물을 미리 살짝 공개할게요!
최대 우도 추정 ( Maximum Likelihood Estimation , MLE )
통계에서 최대 우도 추정 ( Maximum Likelihood Estimation , MLE )은 관측치가 주어진 통계모델의 매개 변수 ( θ )를 추정하는 방법이다 . MLE 는 관측치가 주어질 때 우도 함수 ( Likelihood Function ) 를 최대화하는 θ 값을 찾으려고 시도한다 .
조금 더 자세히 이야기 해보자. 관측치(Observation), X=(x1, x2, x3, …, xn)가 있다. 그리고 이 데이터는 θ로…
Machine Learning이란, 주어진 data에서 의미있는 패턴을 찾고, 이 패턴을 이용해서 미래의 data를 예측하거나 불확실한 상황 속에서…
본 글은 Stitch fix의 Tech Blog MultiThreaded를 리뷰한 글입니다.
Can you predict how capable each applicant is of repaying a loan?
에어비앤비(Airbnb)에서 데이터 사이언스 팀을 이끌고 있는 Bar Ifrach가 2015년 4월 AirbnbEng에 올린 글, How Airbnb uses Machine…
