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2.Summary - 2.빅데이터 플랫폼 기능 테스트하기
테스트 도구의 장단점
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enumerate()
enumerate()· 컨테이너 객체가 지닌 각 요소값뿐만 아니라 인덱스 값도 함께 반환합니다.· key(index)와 실제 그 값을 같이 가져옵니다.
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3.Summary - 3. 빅데이터 모델 평가 검증하기
과적합(overfitting)· 과적합은 제한된 샘플(혹은 훈련에 사용한 한정된 데이터)에 너무 특화가 되어, 새로운 샘플에 대한 예측의 결과가 오히려 나빠지거나 오차가 매우 커지거나 학습의 효과가 나타나지 않는 경우를 말합니다.· 비학습 데이터 혹은 향후에 만들어질 모델에 대해 예측력이 떨어지거나 성능이 좋지 않은 상태를 의미합니다. https://codedragon.tistory.com/8362https://codedragon.tistory.com/8416https://codedragon.tistory.com/10000https://codedragon.tistory.com/9763https://codedragon.tistory.com/9456
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K-평균 클러스터링 절차
K-평균 클러스터링 절차 K-평균 클러스터링의 알고리즘의 수행 절차입니다.
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1.Summary - 1. 가설 설정하기
가설 검정 방법 일반적으로 가설검정 방법은 대립가설의 형태에 따라서 양측검정과 단측검정이 있습니다. 양측검정(two-tailed testing) 단측검정(one-tailed testing) https://codedragon.tistory.com/10016 https://codedragon.tistory.com/10012 가설검정의 단계
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NaN (not a number)
NaN· NumPy에서는 정의할 수 없는 숫자를 표현하기 위한 np.nan(not a number)함수를 제공합니다.· 0을 0으로 나누는 경우 np.nan이 됩니다.