중심 극한 정리(Central Limit Theorem, CLT)는 통계학과 데이터 사이언스에서 매우 중요한 핵심 이론이다.“모집단의 분포가 무엇이든 간에, 표본의 평균은 정규 분포를
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데이터 정규화란? 다양한 정규화 방법 완전 정리 (샘플 코드 포함)
데이터 정규화(Data Normalization)는 머신러닝 모델을 개발할 때 거의 필수적으로 사용되는 전처리 작업이다. 데이터의 크기(스케일)가 서로 다르면, 일부 변수의 영향력이 과도하게
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p-값(p-value)의 이해: 데이터 사이언스의 필수 요소 이해하기
통계적 검정에서 데이터 분석과 의사결정 과정에서 핵심적인 역할을 하고 있는 통계학에서 매우 중요한 개념인 ‘p-값(p-value)‘에 대해 알아보도록 하자. p-값의 정의와
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귀무 가설(Null Hypothesis)과 대립 가설(Alternative Hypothesis)의 차이점: 데이터 사이언스의 필수 요소 이해하기
오늘은 통계학과 데이터 사이언스에서 매우 중요한 개념인 ‘귀무 가설(Null Hypothesis)’과 ‘대립 가설(Alternative Hypothesis)’에 대해 알아볼 예정이다. 이 두 가설은 실험적
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조건부 확률의 개념과 계산 방법: 데이터 사이언스의 필수 요소 이해하기
조건부 확률은 어떤 사건이 일어날 확률을 다른 사건이 이미 발생했다는 조건 하에서 평가하는 것이다. 이 개념은 의사 결정, 예측 모델링,
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생존 분석(Survival Analysis)의 개념과 적용 사례: 데이터 사이언스의 필수 요소 이해하기
‘생존 분석(Survival Analysis)’은 데이터 사이언스 분야에서 매우 중요한 개념이며, 생존 분석은 시간에 따른 사건 발생을 분석하는 강력한 통계적 도구로, 다양한
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