데이터시각화 Archives - DEEPLINK CORE Lab

주성분 분석(PCA) 완벽 활용 가이드: 데이터 차원 축소 알고리즘의 이해와 Python 구현

데이터 과학과 머신러닝에서는 고차원의 데이터가 문제 해결의 중요한 요소이다. 그러나 차원이 클수록 계산 비용이 증가하고, 과적합(overfitting)의 위험이 커질 수 있다.

데이터 사이언스에서는 종종 매우 큰 데이터 세트를 다루게 된다. 그러나 데이터가 클수록 처리 속도가 느려지고, 분석의 복잡성이 증가할 수 있다.

“이상치(Outlier)”란 데이터 세트에서 다른 관찰값들과 크게 다른 값을 가진 관찰 결과를 말한다. 이상치는 데이터 수집, 측정 오류 또는 실제 변동성으로

“선형 회귀(Linear Regression)“와 “다중 회귀(Multiple Regression)“는 데이터 분석과 예측 모델링에서 널리 사용되는 두 가지 회귀 분석 방법이다. 이들의 주요 차이점은

다양한 통계적 검정 방법 데이터 사이언스의 세계에서는 다양한 통계적 방법들이 중요한 역할을 한다. 이러한 방법들은 데이터를 분석하고, 숨겨진 패턴을 발견하며,

Advanced Data Analysis, Code interpreter 알파 버전일 때부터 대단한 화제를 모았던 ChatGPT의 기능이 있다. 그것은 초대 받은 소수만 쓸 수