[포스코]청년아카데미/[온라인] 한 번에 끝내는 머신러닝과 데이터분석 A-Z 초격차 패키지2 Part 2. 파이썬 프로그래밍 기초와 데이터분석(CH01_인트로) 파이썬을 써야 하는 이유 타 언어에 비해 간단하다! 파이썬으로 무엇을 배울 것인가? 데이터 분석 수식이나 수학적 내용, 통계적 내용은 없습니다. 총 러닝 타임 10시간 진행 방식 한 줄 한 줄 씩 엔터를 치면서 진행할 예정..ㅎㅎㅎ 차근 차근히 배워볼 예정입니다. ~ Colab 소개 파이썬을 다운 받지 않아도 확인할 수 있는 사이트 다양한 기능들을 지원해줌 ㅎㅎ 2022. 7. 12. Part 1. 머신러닝을 위한 최소한의 수학/통계 (CH 04_ 확률) 목차 통계의 경우 오랜 시간동안 배워야 하기 때문에 확률과 정보이론에 관한 내용을 위주로 공부할 예정 4-1. 확률 1. random experiments - 주사위, 외부 상황에 시시각각 바뀌기 때문에 랜덤하다고 생각할 수 있음. - 로또나 도박과 뗄 수 없음. ( deterministic) 2. sample space - 1에서 얻을 수 있는 모든 원소들의 집합. - descrete한 샘플 들의 집합. - 이 모든 확률들을 sample space라고 정의할 수 있음. 3. outcomes - sample space가 가지고 있는 원소 4. events - outcome에서 조건을 넣은 경우 - 우리가 가지고 있는 sample space의 subset이라고 말할 수 있음. 5. probabilities.. 2022. 7. 12. 이전 1 다음
