선형회귀 이해 Which line will predict more likely to true height?

앙상블 모형(ensemble) · 주어진 데이터로부터 여러 개의 모델을 학습한 다음, 예측 시 여러 모델의 예측 결과들을 종합해 사용하여 정확도를 높이는 기법입니다. · 여러 개의 분류모형에 의한 결과를 종합하여 분류의 정확도를 높이는 방법입니다. · 적절한 표본추출법으로 데이터에서 여러 개의 훈련용 데이터 집합을 만들어 각각의 데이터집합에서 하나의 분류기(Classifiers)를 만들어 앙상블하는 방법입니다. https://en.wikipedia.org/wiki/Ensemble_learning 앙상블(Ensemble) '함께', '동시'에라는 뜻에서 의미가 전화하여 '통일', '조화'를 나타내는 용어입니다. http://bit.ly/2PQ7ngk http://bit.ly/2TAJlUH http://bi..

로지스틱 회귀 분석 그래프 0을 기준으로 꺽여진 양의 값과 꺽여진 음의 값을 가지는 그래프를 따릅니다. 참(1)과 거짓(0) 사이를 구분하는 S자 형태의 선을 그려줍니다. 약물 치료 후 환자의 반응 예측 약물 치료에 대한 환자의 반응(종속 변수)을 예측하고자 할 때, 약물 치료 적용 후 환자가 살아남은 경우 1로, 살아남지 못한 경우를 0으로 표현할 수 있습니다.

Bayesian rule(베이즈 정리) · 베이즈 이론 ≒ 베이즈 법칙 ≒ 베이즈 규칙 · 토마스 베이즈(Thomas Bayes)의 이론을 그가 사망한 뒤에 1763년 리처드 프라이스(Richard Price)가 신의 존재를 증명하기 위해 쓴 에세이 "An Essay Towards Solving a Problem in the Doctrine of Chances"에서 인용한 이후 그의 이름을 따서 명명되었습니다. · 조건부확률을 구하는 공식을 말합니다. · 베이즈 정리는 사건 B 가 발생함으로써(사건 B 가 진실이라는 것을 알게 됨으로써 즉 사건 B 의 확률 P(B)=1 이라는 것을 알게 됨으로써) 사건 A 의 확률이 어떻게 변화하는지를 표현한 정리이다. 따라서 베이즈 정리는 새로운 정보가 기존의 추론에 ..

사전확률 vs 사후확률

그래프 이론 · 노드(node) · 에지(edge) · 아크(arc) 노드(node) 수학자들은 정점(vertex)이라고 부릅니다. 노드는 무엇이든 표시할 수 있습니다. 그래서 노드는 날씨, 배우, 영화, 단백질이 될 수도 있습니다 에지(edge) 원하는 만큼 노드를 가질 수 있지만, 노드를 연결할 수 있습니다. 에지(노드 간 연결선)를 통해 두 노드를 연결하고 두 노드간에는 관계가 있음을 알수 있습니다. 구분 설명 그래프에서 많은 에지를 조작하거나 이동할 경우 Neo4j, 아파치 지래프, 스파크 같은 대규모 그래프 데이터베이스를 사용합니다. 노드를 조회하는 데 사용하는 언어 사이퍼(Cypher) 언어 MATCH (actress)-[:acted_in]->(film) 아크(arc) ≒ 방향성 에지(dire..