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🌟 개별학습 [8] 베이즈 통계학 맛보기 1. 조건부 확률 1) P(A ∩ B) = P(B) P(A | B) + P(A | B) = P(A ∩ B) / P(B) + P(A | B) 는 사건 B가 일어날 상황에서 A가 발생할 확률 2) P(B | A) = P(A ∩ B) / P(A) = P(B) * P(A | B) / P(A) + A 가 주어졌을 때 P(B)로부터 P(B | A)를 계산하는 방법을 제공 3) P( θ | D ) = P( θ ) * P( D | θ ) / P( D ) P( θ | D ) : 사후확률(posterior). 새로 관찰하는 데이터인 D가 주어졌을 때의 확률 P( θ ) : 사전확률(prior) P( D | θ ) : 가능도(likehood). 데이터 D가 관찰될 확률 P( D ) ..

🌟 개별학습 [2] 행렬이 뭐에요 1. 행렬 1) 벡터를 원소로 가지는 2차원 배열 x = np.array([[1, -2, 3],# 하나의 행을 나타냄 [7, 5, 0], [-2, -1, 2]]) 2) 행(row)과 열(column) 인덱스를 가짐 3) 전치 행렬(transpose matrix) : 행과 열의 인덱스가 바뀐 행렬 2. 행렬을 이해하는 방법 (1) 1) 행렬 - 여러 점들을 나타냄 (vs. 벡터 - 공간에서의 한 점) 2) xij : i번째 데이터의 j번째 변수의 값 3. 행렬의 연산 1) 행렬의 덧셈, 뺄셈 : 행렬끼리 같은 모양을 가지면 계산 가능 2) 행렬의 성분곱, 스칼라곱 : 벡터와 동일 3) 행렬의 곱셈 : i번째 행벡터와 j번째 열벡터 사이의 내적 + X행의 개수와 Y의 열의 ..

🌟 개별학습 [2-2] Function & Console IO 1. Function 1) 어떤 일을 수행하는 코드의 덩어리 2) 캡슐화 : 인터페이스만 알면 타인의 코드 사용 # define function def function_name(parameter #1, ... ,): statements #1 statements #2 return return_value function_name(argument) 2. Console I/O 1) input() : 콘솔창에서 문자열을 입력 받는 함수. string으로 받으므로 필요하면 형변환 하기 2) print() : 콘솔창에 출력하는 함수. 타입이 다른 값은 콤마(,)로 연결 가능 3. print formatting # % string : "%datatype" ..

🌟 개별학습 [1-1] Basic computer class 1. 컴퓨터 OS 운영체제(Operating System)은 프로그램이 동작하는 환경을 의미함 예를 들어 Android에서는 크롬을, IOS에서 사파리가 동작하는 것처럼, Window에서는 Window용 애플리케이션, MAC에서는 MAC용 애플리케이션이 동작함 프로그램은 운영체제에 의존적임 2. 파일 시스템 파일 시스템(File System)은 운영체제에서 파일을 저장하는 트리 구조의 저장 체계 구조 : 디렉토리(Directory) > 파일(File) 절대 경로는 C:\user\docs\file.txt 와 같이 root 디렉토리를 기준으로 작성 상대 경로는 ../file.txt 와 같이 현재 자신의 디렉토리를 기준으로 작성 3. 터미널 CLI(..