TPR(True Positive Rate) vs FPR(False Positive Rate) · TPR(True Positive Rate) · FPR(False Positive Rate) TPR(True Positive Rate) 실제 Class 1중에 잘 맞춘 비율 FPR(False Positive Rate) 실제 Class 0중에 못 맞춘 비율

기초 통계량· ≒ 기술 통계(descriptive statistics)· 데이터의 가장 기본적인 특징을 알려주는 값들입니다.· 기초 통계량은 데이터 개수, 표본 평균, 분산, 표준 편차, 다섯 수치 요약(최솟값, 중간값, 최댓값, 분위수), 최빈값 등이 사용됩니다.· 최대값, 최소값, 편차, 분산을 구하는 것은 데이터의 생김새를 볼수 있도록 해주며 이런 데이터 생김새를보고 의사결정을 하게 됩니다.

중위수(Median)· 중앙값 ≒ 중위수 ≒ 2사분위수 ≒ 2st Qu· 자료의 집단 전체를 데이터 크기대로 정렬하였을 때 가장 가운데(중앙)에 있는 수· 컬럼 데이터를 오름차순으로 정렬하여 가운데에 있는 값· n개의 자료를 크기 순으로 나열한 것중에서 가장 가운데 위치한 자료값· 데이터의 수가 짝수이면 가장 가운데에 있는 두 수의 평균을 사용합니다. http://bit.ly/2PpquNVhttp://bit.ly/2zbae9p 중위수 표현식

정규 분포(Normal Distribution)· ≒ 가우스 분포 ≒ 가우시안 정규 분포(Gaussian normal distribution) · 모든 값을 표현하기에 최대/최소값 없이 무한대로 표현이 가능한 분포입니다.· 자연 현상에서 나타나는 숫자를 확률 모형으로 모형화할 때 많이 사용합니다. http://bit.ly/2sf9nArhttp://bit.ly/2sg37Izhttp://bit.ly/2sf96gT 표준 정규 분포(standard normal distribution)정규 분포 중에서도 평균이 0 이고 분산이 1 인 ( μ=0 , σ2=1 ) 정규 분포를 말합니다. '정규분포를 따른다'는 의미· 통계에서 '정규분포를 따른다'것은 매우 중요합니다.· 동전을 던지거나 주사위를 던질 때 정규분포를 따..

머신러닝 vs 통계학

데이터 분석용 파이썬 패키지 · 다양한 파이썬 패키지를 사용하여 데이터 분석을 할 수 있습니다. · 패키지에는 Ipython, Numpy, Scipy, Pandas, Matplotlib, Beautiful Soup 등 데이터 분석과 시각화를 위한 다양한 라이브러리를 제공하며 적은 코드만으로 많은 기능을 만들 수 있습니다.