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히트맵 연속형 변수를 대상으로 시각화한다. > bball str(bball) # 데이터에 대한 구조 'data.frame': 50 obs. of 21 variables: $ Name: chr "Dwyane Wade " "LeBron James " "Kobe Bryant " "Dirk Nowitzki " ... $ G : int 79 81 82 81 67 74 51 50 78 66 ... $ MIN : num 38.6 37.7 36.2 37.7 36.2 39 38.2 36.6 38.5 34.5 ... $ PTS : num 30.2 28.4 26.8 25.9 25.8 25.3 24.6 23.1 22.8 22.8 ... $ FGM : num 10.8 9.7 9.8 9.6 8.5 8.9 6.7 9.7 8.1 8..

시간 시각화는 시간에 따른 데이터의 변화를 표현하는 일이다. > data(LakeHuron) # data() : R에 내장되어 있는 데이터를 불러올 때 > str(LakeHuron) # str() : 데이터에 대한 구조 또는 변수 정보 Time-Series [1:98] from 1875 to 1972: 580 582 581 581 580 ... 먼저 R에 내장되어 있는 LakeHuron 데이터를 불러왔다. 이 데이터는 전형적인 시계열 데이터이며, 1875년부터 1972년까지 98개 연도에 대한 데이터를 담고 있다. plot(LakeHuron, type="l", main='type="l"') plot(LakeHuron, type="p", main='type="p"') plot(LakeHuron, type=..

> data str(data) # str : 데이터에 대한 구조 또는 변수 정보 'data.frame': 53940 obs. of 11 variables: $ X : int 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ... $ carat : num 0.23 0.21 0.23 0.29 0.31 0.24 0.24 0.26 0.22 0.23 ... $ cut : chr "Ideal" "Premium" "Good" "Premium" ... $ color : chr "E" "E" "E" "I" ... $ clarity: chr "SI2" "SI1" "VS1" "VS2" ... $ depth : num 61.5 59.8 56.9 62.4 63.3 62.8 62.3 61.9 65.1 59.4 ... $ table : nu..

본 과목은 2학년 2학기 전공과목이며, R 프로그램을 사용합니다. 수업시간에 배운 내용을 바탕으로 정리하였습니다. R에는 다양한 내장 데이터들이 있다. 이 내장 데이터는 R을 통해 쉽게 불러와서 사용할 수 있다. library(help=datasets) # R에 내장되어 있는 데이터 목록 확인하기 R의 여러 내장된 데이터 셋 목록을 확인할 수 있다. 내장 데이터 불러오기 > data(iris) # R에 내장되어 있는 데이터셋 중에서 iris라는 데이터셋 불러오기 > iris # 전체 데이터 확인 Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa 2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa 3 4.7 3.2 ..

해당 과목은 3학년 2학기 전공과목이며, '머신러닝'에 대하여 공부하는 과목이다. 교재는 '파이썬 머신러닝 완벽 가이드'를 참고하였으며, 5장 회귀부터 시작한다. 회귀란? : 회귀 분석은 데이터 값이 평균과 같은 일정한 값으로 돌아가려는 경향을 이용한 통계학 기법이다. 회귀는 여러 개의 독립변수와 한 개의 종속변수 간의 상관관계를 모델링하는 기법을 통칭한다. * 독립변수 : 함수에서 다른 변수의 변화와 관계없이 독립적으로 변하고, 다른 변수의 값을 결정하는 변수 * 종속변수 : 독립변수의 조작결과에 관련하여 이에 따라 변하는 변수 y=2x+5를 예로 들면, x값에 따라 y값이 정해지기 때문에 x가 독립변수, y가 종속변수가 된다. 이 독립변수의 값에 영향을 주는 것을 회귀 계수라고 하는데, 최적의 회귀 ..

* 인덱싱(indexing) : 위치나 조건을 지정하여 배열의 원소 선택 * 슬라이싱(slicing) : 범위를 지정하여 배열의 일부분을 선택 1차원 배열의 인덱싱 a1 = np.array([0, 10, 20, 30, 40, 50]) a[4] 실행 결과 : 40 위와 같이 간단하게 인덱싱할 수 있다. a1[5] = 70 a1 실행 결과 : array([0, 10, 20, 30, 40, 70]) 원소값을 바꾸는것도 가능하다. a1[[1, 3, 4]] 실행 결과 : array([10, 30, 40]) 배열의 여러원소를 선택하려면 위와 같이 하면 된다. 1차원 배열을 2차원 배열로 만들기 a1 = np.array([0, 10, 20, 30, 40, 50]) aa1 = a1.reshape(3, 2) aa1 실행..

1) 기본 연산 배열의 연산은 같은 길이의 배열끼리 가능 arr1 = np.array([10, 20, 30, 40]) arr2 = np.array([1, 2, 3, 4]) arr1 + arr2 실행 결과 : array([11, 22, 33, 44]) 만일 두 배열의 길이가 다르다면 연산을 할 수 없음 arr2 * 2 실행 결과 : array([2, 4, 6, 8]) arr1 / 2 실행 결과 : array([5., 10., 15., 20.]) 곱셈과 나눗셈도 물론 가능하다. 나눗셈 연산을 하면 요소들이 float로 변환된다. 배열의 연산을 리스트나 튜플 연산과 혼동해서는 안된다. list1 = [1, 2, 3, 4] list2 = [5, 6, 7] list1 + list2 실행 결과 : [1, 2, 3,..

여러 가지 확률추출법 중에서 가장 기본이 되는 방법이 단순임의추출법이다. 다른 여러 확률추출법은 어떤 형태로든 단순임의추출법을 응용하여 이루어지기 때문이다. 단순임의추출법을 배우기 전에 먼저 복원과 비복원이라는 개념을 알아보자. 복원(sampling with replacement) : 동일한 추출 단위가 표본에 반복적으로 추출되는 것이 가능한 경우 비복원(sampling without replacement) : 동일한 추출 단위는 표본에 한 번 이상 추출되지 않는 경우 쉽게 설명하자면, 복원이란 상자 속에서 구슬을 꺼내 보고 난 다음 그 구슬을 다시 집어넣은 후 다음 번 구슬을 꺼내는 경우이고, 비복원이란 한 번 꺼낸 구슬은 다시 상자 속에 집어넣지 않고 나머지 구슬 중에서 다음번 구슬을 꺼내는 방법이다..

올해 중순 깃허브를 시작하며, 작년 학부 전공 수업으로 했던 프로젝트들을 업로드 해야겠다고 생각했다. 원래는 백준 문제만 간간히 풀며 깃허브에 푸쉬하는 정도였기 때문에 프로젝트 자체를 업로드 하는 방법을 몰라 약간 헤맸다. 먼저, 업로드 하고자 하는 Visual Studio 프로젝트를 열어준다. 열어놓으면 오른쪽 하단에 '소스 제어에 추가' 라는 항목이 있을 것이다. 이것을 누르면 'Git' 항목이 있을 것이다. 이를 눌러준다. 그러면 위와 같은 창이 뜰 것이다. 로컬경로, 계정, 소유자는 기존 설정 그대로 두고 리포지토리 이름만 자기가 원하는 이름으로 바꿔주면 된다. 물론 바꾸지 않아도 상관없다. '프라이빗 리포지토리' 항목도 체크하면 private, 체크하지 않으면 public 리포지토리로 만들어준다..

1) 시퀀스 데이터로부터 배열 생성 간단한 리스트 만들기 data1 = [0, 1, 2, 3, 4, 5] data1 실행 결과 : [0, 1, 2, 3, 4, 5] 위처럼 data1이라는 리스트가 만들어진다. data1[-1] 위 리스트의 인덱스는 0, 1, 2..., 5 로 진행되지만, 역순으로 진행할땐 -1, -2, -3,..., -6 이 된다. 따라서 위의 결과는 5 이다. a1 = np.array(data1) data1 이라는 리스트를 NumPy 배열로 생성하였다. a1을 실행한다면 array([0, 1, 2, 3, 4, 5]) 가 결과로 나오게 된다. 또한 a1의 데이터타입은 numpy.ndarray로 나타난다. 데이터타입은 type(a1) 으로 확인할 수 있다. data2 = [0.1, 5, ..

통계조사 : 복잡한 사회 또는 집단의 어떤 현상을 수량화함으로써 객관적이고, 구체적인 특징을 파악하기 위한 일련의 과정 - 통계 : 어떤 집단의 특성을 수량화하여 나타내 주는 것 표본으로부터 데이터를 수집하는 방법으로 실험(experiment)와 조사(survey)를 들 수 있다. - 실험 : 연구자가 실험환경을 통제하고 조작을 가함으로써 특정 처리의 효과를 파악하는 과정 - 조사 : 조사 대상을 통해 어떤 현상을 관찰하는 것 - 전수조사/총조사 : 통계청에서 실시하는 인구주택총조사와 같이 모집단의 모든 단위를 다 조사하는 방법, 흔히 센서스(census)라고도 한다. - 표본조사 : 모집단의 부분집합인 표본의 단위들만을 상대로 조사하는 방법 전수조사 : 조사 대상으로 하는 집단의 모든 개개의 단위를 조..

실험계획법(DOE)이란 ? : 실험에 대한 계획 방법 해결하고자 하는 문제에 대하여 실험을 어떻게 행하고, 데이터를 어떻게 취하며, 어떠한 통계적 방법으로 데이터를 분석하면 최소의 실험횟수에서 최대의 정보를 얻을 수 있는가를 계획하는 것 - 실험 가설이나 이론이 실제로 맞는지를 확인하기 위해 다양한 조건 아래에서 여러가지 측정을 실시하는 일 일정한 조건을 인위적으로 설정하여 어떤 현상이 일어나는지를 조사하는 일 - 실험계획법 포함 내용 문제 정의 실험 실시 방법 데이터 수집 방법 통계적 분석 방법 - 실험계획법의 창시자 : Ronald Aylmer Fisher(로널드 피셔) 작물 수확에 영향을 주는 주요인자 연구를 통해 실험계획법 창립 분산분석(ANOVA) 창시 실험계획법의 기본 용어 특성치(charac..