09. 나이브베이즈 분류 ( Naive Bayse classification )
나이브 베이즈 분류? 기본적으로 각 속성값 확률을 기반으로 범주에 속한 인스턴스를 확률로 결정한다. '나이브'는 다른 속성과 독립적이라는 의미로, 속성값은 다른 속성값과 관계가 없음을 의미한다. 베이즈 정리 매개변수 x,y가 있을 때, 분류1에 속할 확률이 p1(x,y) 이고, 분류 2 에 속할 확률이 p2(x,y)이면 * p1(x,y) > p2(x,y) 이면, 분류1 * p1(x,y)
2020. 5. 21.
06. 선형 회귀의 한계점
다음 예제를 통해 선형 회귀에 어떤 한계가 있는지 살펴보자. x_data가 1, 2, 5, 8, 10이다. y값은 0.5 이상이면 1(pass), 0.5 미만이면 0(fail)이라고 하자. # module import import tensorflow as tf # 학습 data 생성 x_data = [1,2,5,8,10] y_data = [0,0,0,1,1] x = tf.placeholder(dtype=tf.float32) y = tf.placeholder(dtype=tf.float32) W = tf.Variable(tf.random_normal([1]), name = "Weight") b = tf.Variable(tf.random_normal([1]), name = "bias") H = W * x + ..
2020. 5. 17.
08. 분산분석( ANOVA )
분산분석이란? 기존에 공부했던 A/B 검정은 두 개의 그룹을 비교하였다. 그렇다면 A,B,C,D 그룹의 데이터를 비교한다고 가정하자. 여러 그룹 간의 통계적으로 유의미한 차이를 검정하는 통계적 절차를 분산분석(ANOVA ; analysis of variance)이라고 한다. 예를 살펴보자. Page 1 Page 2 Page 3 Page 4 164 178 175 155 172 191 193 166 177 182 171 164 156 185 163 170 195 177 176 168 평균 172 185 176 162 이런 데이터가 있다면, A/B 검정을 할 때는 (1,2) (1,3) (1,4) (2,3) (2,4) (3,4) 의 모든 페이지를 비교해야 한다. 하지만 이렇게 한 쌍씩 비교하는 횟수가 증가할수록..
2020. 5. 17.
