일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | ||||
4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 |
18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 |
25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
- pandas
- 데이터분석
- 데이터크롤링
- 선형회귀
- numpy
- 판다스
- python
- 리눅스
- 씨본
- ubuntu
- 머신러닝
- NAND게이트
- 파이썬
- 로지스틱회귀
- 우분투
- OR게이트
- linux
- DataFrame
- Perceptron
- Deeplearning
- 비지도학습
- seaborn
- 데이터시각화
- 달의조각
- 데이터프레임
- 딥러닝
- AND게이트
- 퍼셉트론
- XOR게이트
- 크롤링
- Today
- Total
목록선형회귀 (2)
Charming ['ㅡ'] Ham !
선형 회귀와 로지스틱 회귀¶ 회귀 (Regression), 회귀분석 (Regression Analysis) 란 ?¶ 회귀분석 (Regression Analysis) 란 통계학에서 주로 사용되는 방법으로 수집된 여러 데이터를 통해 각 연속형 변수간의 상관관계를 모델링하고, 적합도를 측정하는 분석 방법이다. 회귀 분석은 특정 조건 x 가 변하면 y 도 함께 변하는 형태의 문제를 분석하는데 주로 활용되며, 예를 들면 부모님의 키와 자식의 키 사이의 관계, 위치와 집 값의 관계 등이 있다. 즉, 독립변수 (independent variable) 와 종속변수 (dependent variable) 사이의 상관을 설명하는 문제들이다. 독립변수는 설명변수 (explanatory variable), 종속변수는 반응변수 ..
선형 회귀와 로지스틱 회귀¶ 회귀 (Regression), 회귀분석 (Regression Analysis) 란 ?¶ 회귀분석 (Regression Analysis) 란 통계학에서 주로 사용되는 방법으로 수집된 여러 데이터를 통해 각 연속형 변수간의 상관관계를 모델링하고, 적합도를 측정하는 분석 방법이다. 회귀 분석은 특정 조건 x 가 변하면 y 도 함께 변하는 형태의 문제를 분석하는데 주로 활용되며, 예를 들면 부모님의 키와 자식의 키 사이의 관계, 위치와 집 값의 관계 등이 있다. 즉, 독립변수 (independent variable) 와 종속변수 (dependent variable) 사이의 상관을 설명하는 문제들이다. 독립변수는 설명변수 (explanatory variable), 종속변수는 반응변수 ..