MSE [AI Bootcamp] N131 - Linear Algebra (1) 특히, 인간의 입장에서 인과관계를 명확하게 이해할 수 있는 경우는 선형적인 관계일 때 -> input, output 변수가 모두 여러개 있을 때, 이들이 모두 선형적인 관계로 얽혀있다고 가정하는 것 = 행렬(Matrix) 👀 사람이 시각적으로 이해할 수 있는 것은 3차원이 끝 -> 그 이상은 숫자로 표현 수학자: 어떤 것이든지 벡터가 될 수 있다 e.g. 벡터 간의 덧셈, 상수배 etc 가능... doingMAE코드스테이츠AIMSEmatrixinverse matrixidentity matrixvectordeterminant데이터사이언스bootcampAI [재회귀분석] 회귀분석 분석을 통해 보스턴 주택 가격 데이터 집합 분석 scikit-learn 사이트에 Toy 데이터 세트가 몇 개 준비되어 있습니다. 그중의 하나인 보스턴 주택 가격 데이터 집합을 이용하여 재회귀 분석을 하고 잔차도를 그려 보았는데 신경 쓰이는 편차치가 발견되어 그 원인을 고찰했다. 데이터 세트 읽기 데이터 프레임 확인 데이터 프레임의 출력 결과에 따라 0~13열의 데이터를 특징량(설명 변수), 14행의 MEDV(주택 가격)를 정해(목적 변수)... Python편차 값회귀 분석MSE회귀 분석
[AI Bootcamp] N131 - Linear Algebra (1) 특히, 인간의 입장에서 인과관계를 명확하게 이해할 수 있는 경우는 선형적인 관계일 때 -> input, output 변수가 모두 여러개 있을 때, 이들이 모두 선형적인 관계로 얽혀있다고 가정하는 것 = 행렬(Matrix) 👀 사람이 시각적으로 이해할 수 있는 것은 3차원이 끝 -> 그 이상은 숫자로 표현 수학자: 어떤 것이든지 벡터가 될 수 있다 e.g. 벡터 간의 덧셈, 상수배 etc 가능... doingMAE코드스테이츠AIMSEmatrixinverse matrixidentity matrixvectordeterminant데이터사이언스bootcampAI [재회귀분석] 회귀분석 분석을 통해 보스턴 주택 가격 데이터 집합 분석 scikit-learn 사이트에 Toy 데이터 세트가 몇 개 준비되어 있습니다. 그중의 하나인 보스턴 주택 가격 데이터 집합을 이용하여 재회귀 분석을 하고 잔차도를 그려 보았는데 신경 쓰이는 편차치가 발견되어 그 원인을 고찰했다. 데이터 세트 읽기 데이터 프레임 확인 데이터 프레임의 출력 결과에 따라 0~13열의 데이터를 특징량(설명 변수), 14행의 MEDV(주택 가격)를 정해(목적 변수)... Python편차 값회귀 분석MSE회귀 분석