1. 개념 정의 참고 https://m.blog.naver.com/PostView.naver?isHttpsRedirect=true&blogId=jinty&logNo=221732351333 23장. 연관성 분석(장바구니 분석) 및 순차 연관성 분석을 이용한 데이터마이닝 방법 1. 연관성 분석(Association Analysis)이란? #연관분석 #장바구니분석 #데이터마이닝 #빅데이터 #의사결... blog.naver.com 2. 지지도 분석참고 https://www.beusable.net/blog/?p=2481 고객이 같이 사는 제품의 이유! 연관성 분석 이해하기 | 뷰저블 고객은 왜 맥주와 기저귀를 함께 살까? www.beusable.net 3. 파이썬 연동 참고 https://zephyrus1111...

## 인공지능을 위한 빅데이터 분석의 예제 - 입력데이터 : traning_data[2차원 리스트] - fruit_counts() : 사전형식으로 저장한 후 출력 training_data = [['연두', 3, '사과'], # -- 데이터 ---- ['노랑', 3, '사과'], ['빨강', 2, '포도'], ['빨강', 1, '포도'], ['노랑', 3, '레몬']] def fruit_counts(data): # 처리함수 counts = {} for row in data: label = row[-1] #2 if label not in counts: counts[label] = 0 counts[label] += 1 return counts result = fruit_counts(training_data) ..

회귀 분석(regression analysis)이란? 변수와 변수 사이의 관계를 알아보기 위한 통계적 분석 방법 주요 용어 및 핵심 내용 독립변수, 종속변수, 잔차(오차항), 단순 선형 회귀, 다중 선형 회귀, 회귀 모형의 가정 딱 6개 오늘 꼭 정복해보겠습니다! 주요 용어 독립변수: 다른 변수에 영향을 받지 않고 독립적으로 변화하는 수. 쉽게 생각하면, y = f(x) 에서 x에 해당된다고 생각하면 돼요~ 종속변수: 독립변수의 영향을 받아 값이 변화하는 수, 분석의 대상이 되는 변수 y = f(x) 에서 종속변수는 어느 것에 해당할까요? 네~ 바로 y입니다! 잔차(오차항): 계산에 의해 얻어진 이론 값과 실제 관측이나 측정에 의해 얻어진 값의 차이 여기서 퀴~즈! '아데노신 주입 후 혈류속도의 변화가 ..

1. 정의 (1) 데이터(data)라는 용어는 1646년 영국 문헌에 처음 등장하였으며 라틴어인 dare(주다)의 과거 분사형으로 '주어진 것'이란 의미로 사용되었다. (2) 1940년대 이후 컴퓨터 시대 시작과 함께 데이터의 의미는 과거의 관념적이고 추상적인 개념에서 기술적이고 사실적인 의미로 변화되었다. (3) 데이터는 추론과 추정의 근거를 이루는 사실이다. (옥스퍼드 대사전) (4) 데이터는 단순한 객체로서의 가치뿐만 아니라 다른 객체와의 상호관계 속에서 가치를 갖는 것으로 설명되고 있다. 2. 데이터의 특성 - 존재적 특성 : 객과적 사실(fact, raw material) - 당위적 특성 : 추론, 예측, 전망, 추정을 위한 근거(basis) 3. 데이터의 유형 구 분 형 태 예 특 징 정성적 ..

1. 데이터베이스의 정의 단순한 데이터의 수집ㆍ저장을 위해 탄생한 데이터베이스는 이후 다양한 정보기술(IT)의 발달과 인터넷의 확산 등으로 인해 디지털 시대에 진입하면서 보다 현대적 개념이 적용된 용어로 정의한다. 데이터베이스(Database, DB)는 쉽게 얘기하면 체계적으로 정리된 데이터 집합이고, 단체 및 법률마다 조금씩 다르게 정의되어 있다. 출처 데이터베이스 정의 위키백과 여러 사람들이 공유하고 사용할 목적으로 통합 관리되는 정보의 집합이다. (몇 개의 자료 파일을 조직적으로 통합하여 자료항목의 중복을 없에고 자료를 구조화하여 기억시켜놓은 자료의 집합체이다.) EU 체계적이거나 조직적으로 정리되고 전자식 또는 기타 수단으로 개별적으로 접근할 수 있는 독립된 저작물, 데이터 또는 기타 소재의 수집..

1. 개요(출처 : 위키백과) 로지스틱 회귀(영어: logistic regression)는 영국의 통계학자인 D. R. Cox가 1958년[1]에 제안한 확률 모델로서 독립 변수의 선형 결합을 이용하여 사건의 발생 가능성을 예측하는데 사용되는 통계 기법이다. 로지스틱 회귀의 목적은 일반적인 회귀 분석의 목표와 동일하게 종속 변수와 독립 변수간의 관계를 구체적인 함수로 나타내어 향후 예측 모델에 사용하는 것이다. 이는 독립 변수의 선형 결합으로 종속 변수를 설명한다는 관점에서는 선형 회귀 분석과 유사하다. 하지만 로지스틱 회귀는 선형 회귀 분석과는 다르게 종속 변수가 범주형 데이터를 대상으로 하며 입력 데이터가 주어졌을 때 해당 데이터의 결과가 특정 분류로 나뉘기 때문에 일종의 분류 (classificat..

아래의 내용를 간락하여 변경하여보세요! -> 색상을 튜플로 정의하여 간소화된 프로그램으로 작성하기 아래 붉은색 코드부분은 coltype =('yellow', 'blue', 'red', 'purple', 'green'), 파란색 코드부분은 turtle.color(coltype[col]) 을 활용하여 변경하여 보세요 파이썬 코드내용 import turtle import random for i in range(10): for j in range(5): col = random.randint(0, 3) if (0 == col): turtle.pencolor("yellow") elif (1 == col): turtle.pencolor("blue") elif (2 == col): turtle.pencolor("red..

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