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종속변수 vs 독립변수 입력 데이터와 출력 데이터는 분석기법에서 독립변수와 종속변수으로 불리워집니다. 구분 입력 데이터 출력 데이터 개념 · 분석의 기반이 되는 데이터 · 추정하거나 예측하고자 하는 목적 데이터 표기 · 보통 알파벳 X 로 표기합니다. · 보통 x, x1, x2, xn등으로 표시합니다. · y의 변화를 회귀방정식으로 표현하고 설명하기 위해 필요한 변수 · 보통 알파벳 Y 로 표기합니다. 유사용어 · 독립변수(independent variable) · 특징(feature) · 설명변수(explanatory variable) · 예측변수 · 종속변수(dependent variable) · 반응변수 · 목표변수 · 목적 값(Target Value) · 종속변수가 카테고리값이면 라벨(label)..

전처리(preprocessing)현재 컴퓨터가 직접 처리할 수 있는 데이터는 0, 1로된 데이터만 처리할 수 있습니다.이외의 숫자, 문서, 이미지, 음성, 영상 등의 비정형 데이터는 데이터 분석전에 전처리(preprocessing) 또는 인코딩(encoding)이라는 과정을 통해 컴퓨터가 처리할 수 있는 정형 터이터 형태로 바꿔주어야 합니다.

From Data Mining to Knowledge Discovery in Databaseshttps://www.aaai.org/ojs/index.php/aimagazine/article/view/1230 직접 다운로드

미세먼지 데이터 수집 공공데이터포털에 접속https://www.data.go.kr "미세먼지"로 검색미세먼지 [파일데이터(x)] 탭 클릭 직접 다운로드

커널 밀도 추정(KDE; Kernel Density Estimation)· 커널 밀도 추정은 커널 함수라는 것을 사용합니다.· 커널 함수(Kernel)는 원점을 중심으로 대칭이며 적분값이 1 인 양의 함수를 의미합니다.· KDE는 이들을 사용하여 주어진 데이터의 분포를 반영하는 새로운 분포를 만드는 것입니다. https://en.wikipedia.org/wiki/Kernel_density_estimationhttp://scikit-learn.org/stable/modules/density.html 히스토그램과 Gaussian 분포를 이용한 커널 밀도 추정 왼쪽과 같은 분포가 있다고 할 때 Gaussian 분포를 커널 함수로 사용하면 오른쪽과 같이 밀도 추정을 얻을 수 있습니다.오른쪽 그래프는 왼쪽의 히스..