[성균관대 데이터사이언스융합학과] 1학기 6주차 후기

[목차]
0. 기초통계
1. 선형대수응용
2. 자료구조/알고리즘

 

기초통계

• 강의내용
  • 이항분포 : 결과가 성공과 실패 단 2개 뿐인 시행을 여러 번 반복할 때 나오는 분포
  • 베르누이분포 : 이항분포를 1회 시행할 때 나오는 분포
  • 다항분포 : 결과가 여러 개인 이산형 분포
  • 초기하분포 : 이항분포를 비복원으로 시행할 때 나타나는 분포
  • 음이항분포 : 성공이 나타날 때까지 나오는 실패의 횟수의 분포 (성공 : 1)
  • 기하분포 : 음이항분포의 시행횟수가 1인 분포
  • 포아송분포 : 시행횟수는 무한대로, 확률은 0으로 수렴할 때의 이항분포
                         (단위면적, 단위시간, 단위공간 등에서 발생하는 사건의 수를 확률변수로 갖는 확률분포)

 

선형대수응용

• 강의내용
  • 벡터의 개념
  • 벡터의 연산 (덧셈, 뺄셈, 실수배 등)
  • 벡터의 내적
  • 직선의 방정식(방향벡터, 법선벡터)
• 과제
  • 5주차 과제

 

자료구조/알고리즘

• 강의내용
  • 이중연결리스트 복습 및 실습
• 과제
  • 6주차 실습 제출 (이중연결리스트 응용 실습)