# 원-핫 인코딩 ## 개요 **원- 인코딩**(One-Hot)은 범주형 데이터(Categorical Data)를 기계학습 모델이 처리할 수 있도록 수치형 데이터로 변환하는 대표적인 인코딩 기법 하나입니다. 기학습 알고리즘은 일반적으로 숫자 형태의 입력만을 처리할 수 있기 때문에, 텍스트나 레이블 형태의 범주형 변수를 모델이 이해할 수 있는 형식으로 변...

# 문서 임베딩 ##요 **문서 임딩**(Document Embedding)은어 처리(NLP 및 인공지능야에서 텍스트를 수치적 벡터 형태로 변환하는 기술 중로, 전체 문서 고차원 실수 벡터로하는 방법을 의미합니다 이 벡터는 문서의 의미적, 문적 특징을 포착하며, 유사도 계산, 문서 분류, 클러스터링, 검색 시스템 등 다양한 응용 분야에서 핵심적인 역할을...

텍스트형 특 ## 개요 **텍스트형 특성**(Text Feature)은 데이터 과학 및 머신러닝 분야에서 문자열 형태로 표현된 정보를 의미하며, 숫자형 데이터와 달리 자연어로 구성된 데이터를 포함합니다. 이는 이름, 설명, 리뷰, 문서, 소셜 미디어 게시물 등 다양한 형태로 나타날 수 있으며, 분석 전에 적절한 전처리와 수치화 과정이 필요합니다. 텍스트...

# 목적 함수 ## 개요 목적 함수(objective function)는 데이터과학과 최적화 문제에서 핵심적인 역할을 하는 수학적 함수로, 모델의 성능을 평가하거나 최적의 해를 도출하기 위해 최소화 또는 최대화하는 대상입니다. 기계학습에서는 모델의 예측 오차를 줄이는 것을 목표로 하며, 수학적 최적화에서는 특정 조건 하에서 최적의 해를 찾는 데 사용됩니다...

# 자연어 처리 ## 개요 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)는 인간의 언어(예: 한국어, 영어 등)를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있도록 하는 인공지능(AI) 기술 분야이다. 이 기술은 텍스트 분석, 문장 생성, 번역, 감정 분석 등 다양한 응용을 포함하며, 머신러닝(Machine Learning)과 깊은 연관성을 ...

# 표준편차 ## 개요 표준편차(Standard Deviation)는 통계학에서 데이터의 분산도를 측정하는 대표적인 지표로, 평균값을 중심으로 데이터가 얼마나 퍼져 있는지를 수치화한 값이다. 이 개념은 과학적 연구, 금융 분석, 공학 등 다양한 분야에서 활용되며, 특히 회귀분석에서 모델의 예측 정확도를 평가하는 데 중요한 역할을 한다. --- ## 정...

# 수치적 데이터 포인트 ## 개요/소개 수치적 데이터 포인트(Numerical Data Points)는 **양적 정보**를 나타내는 데이터의 기본 단위로, 수학적 또는 통계적 분석에 활용됩니다. 이들은 숫자 형태로 표현되어 데이터의 정량적 특성을 반영하며, 데이터 과학에서 중요한 역할을 합니다. 예를 들어, 온도 측정값(25°C), 매출액(100만 ...

# 데이터 포인트 ## 개요 데이터 포인트는 데이터 과학 및 분석에서 기본적인 정보 단위로, 특정 변수 또는 특성에 대한 관측 결과를 나타냅니다. 이 문서에서는 데이터 포인트의 정의, 유형, 분석에서의 역할, 관련 도전 과제 등을 체계적으로 탐구합니다. --- ## 1. 정의 및 개념 ### 1.1 데이터 포인트의 정의 데이터 포인트...

# 결정 계수 (R-squared) ## 개요 결정 계수(R-squared)는 통계학에서 회귀 모델의 설명력(예측 능력)을 측정하는 주요 지표로, 종속 변수의 변동성 중 독립 변수에 의해 설명되는 비율을 나타냅니다. 0~1 사이의 값을 가지며, 값이 클수록 모델이 데이터를 더 잘 설명한다고 해석됩니다. 결정 계수는 회귀 분석에서 모델 적합도 평가에 널리 ...

# 회귀 방정식 ## 개요 회귀 방정식은 통계학에서 두 변수 간의 관계를 모델링하고 예측하는 데 사용되는 수학적 표현이다. 주로 독립변수(예: X)와 종속변수(예: Y) 사이의 상관관계를 분석하며, 이는 데이터의 패턴을 이해하고 미래 값을 추정하는 데 중요한 도구로 활용된다. 회귀분석은 다양한 분야에서 적용되며, 선형회귀, 로지스틱회귀, 다항회귀 ...