데이터분석 전문가(ADP)를 위한 R프로그래밍 기초편2

1. 논리연산 Python이랑 동일함 ==은 서로 같음 != 은 서로 같지 않음 a = b는 a가 b보다 크거나 같다 2. 기본 수학 연산자 + , - , * , / 으로 더하기 빼기 곱하기 나누기 ^ 으로 n제곱 연산 > 5^3 [1] 125 > 5+3 [1] 8 > 5-3 [1] 2 > 5*3 [1] 15 > 12/3 [1] 4 > 12//3 Error: unexpected '/' in "12//" 3. 특수 논리 연산자 ! 은 부정연산 & 는 and 연산 | 은 or 연산 > 3 == 5 [1] FALSE > !(3==5) [1] TRUE > TRUE & FALSE [1] FALSE > TRUE | FALSE [1] TRUE 4. 벡터 인덱..

  • format_list_bulleted R 프로그래밍
  • · 2022. 1. 31.
  • textsms

데이터분석 전문가(ADP)를 위한 R프로그래밍 기초편1

1. 출력함수 print() - 한번에 하나의 객체만 출력 > a print(a) [1] 3 cat() - 여러 항목을 묶어서 연결된 결과 출력 > cat('yun','dae','hyuck') yun dae hyuck > a b cat(a,b) 3 4 2. 할당연산자 a print(a) [1] 3 > a a = 5 > print(a) [1] 5 > a -> 6 Error in 6 6 -> a > print(a) [1] 6 3. 변수 목록보기 ls(), ls.str() 사용가능 > a ls() [1] "a" > ls.str() a : num 3 4. 변수 삭제하기 rm()을 사용 응용하여 rm(list=ls())로 모든 변수 목록 삭제 가능 5. 벡터 생성 c()를 사용 문자, 숫자, 논리값, 변수를 모두..

  • format_list_bulleted R 프로그래밍
  • · 2022. 1. 31.
  • textsms
다익스트라 알고리즘 활용하기

다익스트라 알고리즘 활용하기

1. 문제 https://programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/49189 코딩테스트 연습 - 가장 먼 노드 6 [[3, 6], [4, 3], [3, 2], [1, 3], [1, 2], [2, 4], [5, 2]] 3 programmers.co.kr n개의 노드가 있는 그래프가 있습니다. 각 노드는 1부터 n까지 번호가 적혀있습니다. 1번 노드에서 가장 멀리 떨어진 노드의 개수를 구하려고 합니다. 가장 멀리 떨어진 노드란 최단경로로 이동했을 때 간선의 개수가 가장 많은 노드들을 의미합니다. 노드의 개수 n, 간선에 대한 정보가 담긴 2차원 배열 vertex가 매개변수로 주어질 때 1번 노드로부터 가장 멀리 떨어진 노드가 몇 개인지를 return하도록 solution ..

  • format_list_bulleted 최단거리 알고리즘
  • · 2022. 1. 30.
  • textsms

조건부독립의 성질

만약 w1,w2,...wn이 c가 주어질 때 서로 조건부독립이라면 P(w1,w2,....,wn|c)=n∏i=1P(wi|c)이다? n=2라고 한다면 P(w1|w2,c)=P(w1|c)이므로 P(w1,w2,c)P(w2,c)=P(w1,c)P(c) 식을 정리하면 P(w1,w2,c)P(c)=P(w1,c)P(c)P(w2,c)P(c) 그러므로 P(w1,w2|c)=P(w1|c)P(w2|c) $n=..

  • format_list_bulleted 다시보는 통계학
  • · 2022. 1. 30.
  • textsms
Naive bayes classifier의 개념과 핵심 아이디어

Naive bayes classifier의 개념과 핵심 아이디어

1. Naive bayes classifier bag of words로 얻은 sentence나 document를 특정 category로 분류하는 모델링중 가장 간단한 것이 naive bayes classifier d개의 문서(input)가 c개의 class에 분류될 수 있다면 특정한 문서 d는 어떤 클래스로 분류하는 것이 합리적인가? d가 주어질 때 모든 c에 대해 C=c의 조건부확률이 가장 높은 c에 분류하는 것이 합리적이다. 사후확률을 가장 높이는 maximum a posteriori 베이즈 정리를 이용하면 위 식은 아래와 같아진다. 그런데 주목할 점은 우리는 특정한 문서 d에 주목한다는 것이다. 특정한 문서 d가 뽑힐 확률 P(d)는 하나의 상수일 것이다. 상수 값은 최대화하는데 의미가 없으므로 P..

  • format_list_bulleted NLP
  • · 2022. 1. 30.
  • textsms
회귀분석에서 회귀계수는 유의하지만 절편이 유의하지 않다면..?

회귀분석에서 회귀계수는 유의하지만 절편이 유의하지 않다면..?

1. 문제 회귀분석을 수행할 때 회귀계수는 유의하더라도 절편이 유의하지 않다면 어떻게 해야할까? intercept가 유의하지 않고 회귀계수가 유의하니까 추정된 회귀식을 y = 1.5295x라고 적어야할까? 아니면 y = 1.5295x + 6.4095라고 적어도 괜찮은 걸까? 정답은 후자다. 절편을 아무 근거없이 함부로 제거하면 안된다 2. 절편은 어떤 의미를 가지는가? y = a+bx라는 회귀식에서 절편 a는 어떤 의미를 가질까? 절편이라는 것은 설명변수의 위치에 의존하게 된다. '설명변수 x=0일 때 반응변수 y의 값이 상수 a와 같다' 설명변수 x가 0일때라는 점에서 절편이 갖는 의미가 생각보다 중요하지 않다 설명변수 x가 0일때 의미없다면 절편도 아무런 의미를 갖지 않게 된다. 예를 들어 생각해보면..

  • format_list_bulleted 다시보는 통계학
  • · 2022. 1. 30.
  • textsms