본문 바로가기
반응형

전체 글210

3장 자료의정리 2 중심위치의 측도 평균 산술평균을 의미, 중심위치의 측도로서 사용( 양적 자료에만 사용) $ 평균 = {x_1 + x_2 + ... + x_n \over n} $ 다른 대부분의 자료값보다 아주 크거나 작은 극단값이 있을 때, 극단값의 영향을 많이 받는다. 모평균 - 모집단의 평균 주어진 자료가 모집단일 경우 평균을 $\mu$ 로 표기 $\mu = {1 \over N}(x_1 + x_2 + ... + x_n) = {1 \over N}\Sigma^N _{i=1} x_i$ 표본평균 - 표본의 평균 $ \bar{x} $ 엑스바라고 읽음 $\bar{x} = {1 \over n}(x_1 + x_2 + ... + x_n) = {1 \over n}\Sigma^n _{i=1} x_i$ 이상점 - 극단값의 통계적 용어 평균.. 2020. 4. 28.
1장 통계학이란 무엇인가? / 2장 자료의 정리 1 통계학(statistics) 자료에 근거하여 자연 또는 사회 제현상에 대한 과학적인 추론과 불확실한 미래를 대비하기 위한 합리적인 의사결정을 하고자 하는 학문. 모집단과 표본 모집단 - 관심의 대상이 되는 모든 개체의 관측값이나 측정값의 집합 표본 - 통계적 처리를 위하여 모집단에서 실제로 추출한 관측값이나 측정값의 집합 유한모집단 - 원소의 수가 유한개일 경우 무한모집단 - 원소의 수가 무한개일 경우 기술통계학과 추측통계학 기술통계학 - 자료를 수집하고 표나 그림 또는 대표값, 변동의 크기 등을 통하여 수집된 자료의 특성을 쉽게 파악할 수 있도록 자료를 정리,요약하는 방법을 다루는 분야 추측통계학 - 정보를 분석하여 모집단의 여러 가지 특성에 대하여 과학적으로 추론하는 방법을 다루는 분야 자료의 종류 .. 2020. 4. 23.
백준 8393번 문제 합 문제 n이 주어졌을 때, 1부터 n까지 합을 구하는 프로그램을 작성하시오. 입력 첫째 줄에 n (1 ≤ n ≤ 10,000)이 주어진다. 출력 1부터 n까지 합을 출력한다. 정답 : n = int(input()) sum = 0 for i in range(n,0,-1): sum += i print(sum) 2020. 4. 20.
[논문 리뷰] CNNpred: CNN-based stock market prediction using a diverse set of variables 이번 논문도 이란에서 쓰인 논문이다. (이란이 시장예측에 관심이 많나보다...) 본 논문은 시장예측에서 중요하게 활용되는 feature extraction을 위해 다양한 시장, 출처의 데이터 모음에 적용 가능한 CNN-based 프레임워크를 제안했다. 세계증시에 대한 설명에 한국의 시장이 잠깐 언급된다....기분이 좋았다....ㅎㅎ 저자 : Ehsan Hoseinzade, Saman Haratizadeh 저널 : Expert Systems With Applications article history : Received 6 September 2018 Introduction 주식시장은 경제성장의 매우 중요한 역할을 수행하기에 시장예측은 매우 중요하다. 대부분의 거래 모듈의 목표는 해당 포트폴리오의 주식 위험.. 2020. 4. 17.
[논문 리뷰] Beating Atari with Natural Language Guided Reinforcement Learning https://web.stanford.edu/class/archive/cs/cs224n/cs224n.1174/reports/2762090.pdf 이번 게시글은 논문이 아닌 스탠포드의 자연어처리 기술, 딥러닝 강의인 cs224n의 2017년 spring에 프로젝트에서 1위를 차지한 학생들의 레포트이다. 레포트의 내용은 atari라는 게임에 강화학습, 자연어처리 기술을 활용하여 언어를 활용해 게임을 학습시켰다. 개인적으로 자연어처리를 활용하여 강화학습을 한다는 부분에 재미를 느껴 읽었으며 가볍게 읽기 좋은 수준이었다. Introduction 학습의 3가지 종류 지도학습(Supervised Learning) training data set 에 Label(anwer,action)이 주어진 상태 학습 학습데이터를.. 2020. 4. 13.
Chapter3 분류 MNIST 간단 예제 from sklearn.datasets import fetch_mldata mnist = fetch_openml('mnist_784') mnist 기존 책에 있는 소스코드에서는 fetch_openml이 정의되어 있지 않다는 error가 발생 아래의 아주 조금 수정된 코드를 첨부한다. from sklearn.datasets import fetch_openml mnist = fetch_openml('mnist_784') mnist.data.shape, mnist.target.shape from sklearn.datasets import fetch_openml mnist = fetch_openml('mnist_784') mnist.data.shape, mnist.target.shape X.. 2020. 4. 11.
백준 10950번 문제 A+B-3 --python 문제 두 정수 A와 B를 입력받은 다음, A+B를 출력하는 프로그램을 작성하시오. 입력 첫째 줄에 테스트 케이스의 개수 T가 주어진다. 각 테스트 케이스는 한 줄로 이루어져 있으며, 각 줄에 A와 B가 주어진다. (0 < A, B < 10) 출력 각 테스트 케이스마다 A+B를 출력한다. 정답 : T = int(input()) for i in range(T): A,B = map(int,input().split()) print(A+B) 2020. 4. 9.
반응형

티스토리툴바