[성균관대 데이터사이언스융합학과] 1학기 11주차 후기 [목차]0. 기초통계1. 선형대수응용2. 자료구조/알고리즘 기초통계강의내용점추정관심사는 모수이나 이를 찾기 어려우니 통계량으로 추정하는 것점추정에서 필요한 것은 3가지불편성: bias가 없어야 한다.최소분산: 분산이 작아야 한다.일치성: 샘플이 커짐에 따라 통계량이 모수를 따라가야 한다.(충분성): 생략점추정에 필요한 3가지를 구하는 방법 : 적률법, 최우추정법 선형대수응용강의내용고유값과 고유벡터고유값과 고유벡터 계산고유값 구하기 : 특성방정식의 근으로 구한다.고유벡터 구하기 : 고유공간대각화닮음 변환 자료구조/알고리즘강의내용탐색트리이진 탐색 트리의 개념, 탐색 연산이진 탐색 트리 삽입 연산, 최솟값 삭제 연산이진 탐색 트리 삭제 연산 2024. 5. 26. [성균관대 데이터사이언스융합학과] 1학기 10주차 후기 [목차]0. 기초통계1. 선형대수응용2. 자료구조/알고리즘 기초통계강의내용표본분포모집단과 성질이 비슷하게 뽑는 게 가장 중요하다중심극한정리모집단이 정규분포를 따를 때: 원래 하던대로 그대로 Go모집단이 정규분포를 따르지 않을 때: 표본크기 n이 충분히 크다면 모집단의 분포와 상관없이 표본평균의 분포는 근사적으로 정규분포를 따른다일반적으로 n > 30 이면 정규분포의 특성을 띈다 라고 잘못 알고 있지만, 전설의 케바케이며 특성마다 n의 크기는 변해야 한다.대수의 법칙표본ㄴ크기 n이 커지면 표본평균의 분산이 작아져 표본평균이 모평균 근처에 집중된다. 카이제곱 분포표준정규분포 형태로 표현할 수 있는 것을 제곱해서 더하는 선형대수응용강의내용선형변환표준기저벡터행렬변환의 합성사상의 정의행렬변환의 성질행렬변환의 .. 2024. 5. 26. [성균관대 데이터사이언스융합학과] 1학기 9주차 후기 [목차]0. 기초통계1. 선형대수응용2. 자료구조/알고리즘 기초통계강의내용이변량 확률변수결합분포와 주변분포(이산형) 주변확률질량함수 / (연속형) 주변확률밀도함수두 확률변수의 독립 (이산형/연속형)공분산과 상관계수공분산: 두 확률변수가 같은 방향으로 움직이려는 경향을 알려줌때문에 음수의 형태도 가능함상관계수 특징 1. 단위가 없다2. 오직 선형관계의 강도만을 나타낸다.3, 연산해서는 안된다.상관계수를 계산하려면 설명변수간 서로 독립이어야 하며, 독립이 아닌 경우 다중공선성 발생이를 극복하려면 자료변환 필요1. 공선성을 일으키는 변수를 없애던가2. 비슷한 변수끼리 결합하던가3. 차분을 시도하던가4. Ridge Regression이나 주성분분석을 시도하던가행렬에서 선형관계가 있다면 공선성 발생결정계수(모형이.. 2024. 5. 5. [성균관대 데이터사이언스융합학과] 1학기 8주차 중간고사 후기 [목차]0. 기초통계1. 선형대수응용2. 자료구조/알고리즘 기초통계중간고사문제 풀이 대체과제가 나오며, 기한은 1주일문제 수준은 학부수준 (학부 통계학원론 중간고사 내용 중 절반을 출제한다고 함)중간고사 종료 후 문제풀이 영상 업로드 선형대수응용중간고사1시간동안 문제풀이 진행출제범위는 기존 교재 내 연습문제 중에서 출제다만 연습문제가 동일하게 나오는 것은 아니며, 각 예제 내용을 섞어서 출제ex) 2장의 연습문제를 4장의 풀이식을 적용하여 풀도록 출제항목별 배점이 매우 크며, 단답형의 경우 부분점수 없음 (계산 실수 시 굉장히 뼈아픔) 자료구조/알고리즘중간고사해당 중간고사는 점수에 들어가지 않으며, 이해도 점검을 위해 진행자료구조 및 알고리즘의 원리에 대해 딥하게 나오는 편Stack 괄호검사가 굉장히 큰.. 2024. 5. 5. [성균관대 데이터사이언스융합학과] 1학기 7주차 후기 [목차] 0. 기초통계 1. 선형대수응용 2. 자료구조/알고리즘 기초통계 강의내용 연속형 확률분포 정규분포 이항분포 정규근사 : 적은 수의 n일 때 이항분포의 p가 1/2에 가까워야 정규근사 포아송분포 정규근사 : 적은 수의 n일 때 람다가 커야 정규근사 지수분포 : r=1 인 감마분포 (어떤 사건이 발생할 때까지 걸린 시간, 공간 등) 감마분포 : 사건과 사건 사이의 시간 간격이나 공간 간격에 대한 연속형 확률변수 카이제곱분포 : r = v/2, 람다 = 1/2인 감마분포 특이사항 중간고사 : 월~화 중 중간고사 과제 업데이트, 일요일까지 제출 선형대수응용 강의내용 5주차 연습문제 풀이 벡터 개념 Remind 2차원, 3차원, n차원 공간에서의 벡터 벡터의 연산규칙 평행벡터, 법선벡터 좌표계에서의 벡터.. 2024. 4. 21. [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.. 2024. 4. 15. 이전 1 2 3 4 다음
