카운트 인코딩
# 카운트 인코딩 ## 개요 **카운트 인코딩**(Count Encoding)은 범주형 변수(Categorical Variable)를 수치형 변수로 변환하는 대표적인 인코딩 기법 중 하나입니다. 머신러닝 모델은 일반적으로 문자열 형태의 범주형 데이터를 직접 처리할 ...
문서 목록 데이터과학
총 20개하이브리드 인코딩
# 하이브리드 인딩 ## 개 **하이브드 인코딩Hybrid Encoding)은 과학 및 머신러닝 분야에서 범주형 변수(Categorical Variable)를 수치형 데이터로 변환하는 과정에서, 여러 인코딩 기법을 조합하여 사용하는 고급 전략입니다. 단일 인코딩 방...
더미 변수
# 더미 변수 ## 개 더미 변수(Dummy Variable 또는 **일변량 가변수**(One-hot Encoding Variable)는 범주형 데이터(categorical data) 수치형 데이터로 변환하기 위해 사용하는 통계 및 데이터 과학의 핵심 기법입니다. ...
차원 증가
# 차원 증가 ## 개요 **차원 증가**(Dimensionality Increase)는 데이터 과학 및 머신러닝 분야에서 입력 데이터의성(feature) 수를 늘리는 과정을 의미합니다. 이는 주로 데이터의 표현력을 향상시키거나, 비선형 관계를 포착하기 위해 사용되...
실시간 데이터 모니터링
# 실시간 데이터 모터링 ## 개요 **실 데이터 모니터**(Real-time Data Monitoring은 데이터가 생성거나 수집되는 즉시 이를 분석하고 시각화하여 사용자에게 즉각적인 인사이트 제공하는 기술 프로세스를 의미합니다. 특히 데이터학, 사이버안, IoT...
Target Encoding
# Target Encoding **Target Encoding**(타겟 인코딩)은 범주형 변수(categorical variable)를 수치형 변수로환하는 고급 인코딩 기법 하나로, 머신러닝 모델의 성능 향상을 위해 널리 사용된다. 이 방법은 각 범주(categor...
Label Encoding
# Label Encoding ## 개요 **Label Encoding라벨 인코딩)은주형 데이터(c data)를 머신러닝 모델이 처리할 수 있도록 정수형 숫자로 변환하는 기법 중 하나입니다. 머러닝 알고리즘 일반적으로 텍스트 형태의 범주형 변수를 직접 처리할 수 없...
막대 그래프
# 막대 그래프 개요 **대 그래프**(Bar Chart, Bar Graph)는 데이터각화에서 가장 널리 사용되는 차 유형 중 하나로, 범주형 데이터의 값을 직사각형 막대의 길이 또는 높이로 표현하는 그래프입니다. 각 막대의 길이는 해당 범주에 속하는 수치의 크기...
SciPy
# SciPy ## 개요 **SciPy**(Science Python)는 과학적 및 기술적 계산을 위한 파이썬 기반의 오픈소스 소프트웨어 생태계의 핵심 구성 요소 중 하나입니다 SciPy는 수치 계산, 최적화, 선형 대수, 적분, 보간, 신호 처리, 통계 분석 등 ...
범주형 변수
범주형 변수## 개요 범주형 변수(**Categorical Variable**)는 데이터 분석에서 중요한 데이터 유형 중 하나로, 관측값이 특정 **범주**(category) 또는 **그룹**에 속하는지를 나타내는 변수입니다. 이 변수는 수치적 의미보다는 **질적**...
LaTeX 수식 렌더링
# LaTeX 수식 렌더링 LaTeX(라텍)은 과학, 공학, 수학 분야에서 복잡한 수식과 문서를 정교하게 작성하기 위해 널리 사용되는 문서 준비 시스템입니다. 특히 **데이터 시각화** 분야에서는 그래프, 차트, 보고서 등에 수학적 표현을 정확하게 삽입해야 할 때, ...
최적화
# 최적화 적화(Optimization)는 주진 조건 하에서 가장 좋은 해를 찾는 과정을 의미하며, 데이터과학 분야에서 핵심적인 역할을 한다. 다양한 문제를 수적으로 모델링한 후, 목적 함수(objective function)를 최소화하거나 최대화하는 최적의 해를 도...
타겟 인코딩
# 타겟 인코딩 ## 개요 **타겟 인코딩**(Target)은 머신러닝과 과학 분야에서 범주형 변수(C Variable)를 수형 변수로 변환하는 고급 인딩 기법 중입니다. 이 방법은주형 변수의 범주(Category)를 해당 범에 속하는 타 변수(Target Vari...
Pandas
# Pandas Pandas는 파이썬 기반의 강력한 **데이터 분석 및 조작 라이브러리**로, 데이터학, 통계 분석, 머신러닝 등 다양한 분야에서 널리 사용됩니다. 특히 구조화된 데이터(예: 테이블 형태의 데이터)를 효율적으로 처리하고 분석할 수 있도록 설계되어 있으...
명목형 변수
# 명목형 변수 ## 개요 **명목형 변수**(Nominal Variable)는 통계학 및 데이터 과학에서 범주형 데이터의 한류로, 특정주나 집단을 나타내는 값들을 가지며, 이 값들 사이에는 순서나 크기의 의미가 없는 변수를 말합니다. 즉, 명목형 변수는 단지 **...
One-Hot Encoding
One-Hot Encoding**One-Hot Encoding**(원- 인코딩)은신러닝과 데이터 과학 분야에서 범주형 데이터(categorical data)를 수치형 데이터로 변환하는 데 널리 사용되는 기법. 범주형 변수는 특정 범주(예: 색상, 국가, 직업 등)를 나...
SciPy
# SciPy ## 개요 **SciPy**(Science Python)는 파이썬 기반의 오픈소스 과학 계산 라이브러리로, 수치 계산, 최적화 통계, 신 처리, 선형 대수, 적분, 미분 방정식 해법 등 다양한 과학 및 공학 문제를 해결하기 위한 고수준의 알고리즘과 수...
BFGS
# BFGS **BFGS**(Broyden–Fletcher–Goldfarb–Shanno 알고리즘은 비선형 최적화 문제에서 널리 사용되는 준뉴턴(Quasi-Newton) 방법 중 하나로, 목적 함수의 최소값을 반복적으로 탐색하는 데 효과적입니다. 특히, 목적 함수의 2...
배열 인덱싱
# 배열 인덱싱 ## 개요 **배열 인덱싱**(Array Indexing)은 데이터과학과 프로그래밍에서 배열의 특정 요소나 요소 집합에 접근하는 기법을 의미합니다. 배열은 동일한 데이터 타입의 요소를 순차적으로 저장하는 자료구조로, 데이터과학에서는 주로 수치 데이터...
라벨 인코딩
# 라벨 인코딩 라벨 인코딩(Label Encoding)은 기계학습 데이터 과학 분야에서 범주형 데이터(categorical data)를 수치형 데이터로 변환하는 대표적인 전처리 기법 중 하나입니다. 머신러닝 알고리즘은 일반적으로 수치형 데이터를 입력으로 요구하기 때...