2020/01/14(13)
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함수적 종속(Functional Dependency) 관계
함수적 종속(Functional Dependency) · 어떤 릴레이션 R이 있을때 X와 Y를 각각 속성의 부분집합이라고 가정합니다. · 여기서 X의 값을 알면 Y의 값을 바로 식별할 수 있고, X의 값에 Y의 값이 달라질 때, Y는 X에 함수적 종속 관계에 있다고 합니다. 이 때 X를 결정자, Y를 종속자라고 합니다. 함수적 종속 관계 기호 함수적 종속 관계 를 기호로 표현하면 X→Y 로 표현할 수 있습니다. X -> Y 함수적 종속관계 종류
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Composer 한국어 매뉴얼
Composer 한국어 매뉴얼 http://xpressengine.github.io/Composer-korean-docs/ Github https://github.com/xpressengine/Composer-korean-docs/tree/master/KR
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LOOCV(Leave-One-Out-Cross-Validation)
LOOCV · Leave-One-Out-Cross-Validation · 데이터 n개 중 하나만을 검정(Validation) Set으로 두고, 나머지를 학습(Training) Set으로 모델에 적합시키는 방법입니다. · 자료가 n개인 경우, 위 과정을 n번 반복 한 후 결과치들의 평균을 도출하여 사용합니다. http://bit.ly/2FS8IxU
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Series vs DataFrame 구조
Series vs DataFrame 구조
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if __name__ == "__main__"
if __name__ == "__main__" · if __name__ == "__main__"을 사용하면 C:\Python>python modname.py처럼 직접 이 파일을 실행시켰을 때는 __name__ == "__main__"이 참이 되어 if문 다음 문장들이 수행됩니다. 반대로 대화형 인터프리터나 다른 파일에서 이 모듈을 불러서 사용할 때는 __name__ == "__main__"이 거짓이 되어 if문 다음 문장들이 수행되지 않는다. · 보통 파이썬 모듈을 개발할 때에는 마지막 부분에 if __name__ == "__main__": 과 같은 코드를 추가하여 테스트 코드를 삽입합니다.(TIP)
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모델이 복잡한 경우
모델이 복잡한 경우 CASE 1 Y와 X라는 변수들이 실제 관계는 1차 함수의 직선모양으로 나타납니다. 직선 주변으로 점들이 퍼진 것은 모두 노이즈 때문입니다. CASE 2 데이터에 4차 방정식의 복잡한 회귀식을 적용하면, 다음의 굽은 곡선으로 나타납니다. 해당 곡선은 노이즈를 설명하게 되고, 실제 X와 Y간의 관계를 잘 표현하지 못하는 문제를 갖게 됩니다.