# 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 있으며, R의 데이터프레임(data.frame) 개념에서 영감을 받아 개발되었습니다. Pand...

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 나타내며, 일반적으로 정수나 문자열 형태로 저장되지만, 머신러닝 알고리즘은 이러한 값을 직접...

# 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 수학적 도구를 제공합니다. SciPy는 NumPy를 기반으로 하며, 과학기술 컴퓨팅(Scie...

# 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 2차 미분(헤시안 행렬)을 직접 계산하지 않고도 뉴턴 방법과 유사한 수렴 성능을 달성할 수 ...

과학 계산 ## 개요 **과학 계산**(Scientific Computing)은 수학, 물리, 공학,물학 등 다양한 과 분야의 문제를 해결하기 위해 컴퓨터를 활용하는 학문 분야. 이는 복한 수학적 모을 수치적으로 해석하고, 실제 현상을 시뮬레이션하거나 예측하는 데 중심적인 역할을 한다. 과학 계산은 이론적 분석과 실험적 관찰에 더해 **제3의 과학 방법...

# 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 데이터를 다루기 위해 NumPy 배열, 파이썬 리스트, 텐서(Tensor) 등 다양한 형태로 사...

# TensorFlow TensorFlow는 구글(Google)이 개발한 오픈 소스 기계 학습 및 딥러닝 프레임워크로, 다양한 규모의 머신러닝 모델을 구축하고 훈련하며 배포할 수 있도록 설계된 강력한 도구입니다. 특히 딥러닝 모델의 개발에 널리 사용되며, 연구자와 개발자 모두에게 높은 인기를 끌고 있습니다. TensorFlow는 유연한 아키텍처를 기반으로...

# Matplotlib Matplotlib은 파이썬 기반의 강력하고 유연한 2D 그래프 및 데이터 시각화 라이브러리로, 과학 계산, 데이터 분석, 머신러닝 등 다양한 분야에서 널리 사용됩니다. MATLAB과 유사한 인터페이스를 제공하여 기존 MATLAB 사용자들이 쉽게 전환할 수 있도록 설계되었으며, 수많은 그래프 유형을 지원하고 커스터마이징이 가능합니다...

# scikit-learn **scikit-learn**은 파이썬 기반의 오픈소스 머신러닝 라이브러리로, 데이터 분석과 머신러닝 모델 개발을 위한 다양한 알고리즘과 도구를 제공합니다. 간결한 API와 뛰어난 문서화로 인해 초보자부터 전문가까지 널리 사용되며, 데이터 과학 및 인공지능 분야에서 사실상 표준 라이브러리로 자리 잡고 있습니다. scikit-le...

# 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...

# 데이터 전처리 데이터 전처리(Data Preprocessing)는 데이터 과학 및 머신러닝 프로젝트에서 가장 중요한 초기 단계 중 하나로, 원시 데이터(raw data)를 분석이나 모델 학습에 적합한 형태로 변환하는 과정을 의미합니다. 현실 세계의 데이터는 대부분 불완전하고, 일관성이 없으며, 노이즈가 포함되어 있어 그대로 사용하기에는 적합하지 않습니...

# 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...

# 모듈 ## 개요 **모듈**(Module)은 소프트웨어 개발에서 특정 기능을 구현하고 재사용 가능한 단위로 구성된 독립적인 코드 집합입니다. 모듈화는 복잡한 시스템을 작은 구성 요소로 분할하여 관리 및 유지보수를 용이하게 하는 핵심 설계 패턴입니다. 이 문서에서는 소프트웨어 모듈의 개념, 특징, 활용 사례, 그리고 주요 언어별 모듈 시스템을 다룹니다....

# 선형 연산 ## 개요 선형 연산(Linear Operation)은 데이터 과학과 분석 분야에서 핵심적인 수학적 도구로, 선형 대수학(Linear Algebra)의 기본 원리를 기반으로 합니다. 이 연산은 행렬, 벡터, 스칼라 등을 활용해 데이터의 구조를 변환하거나 패턴을 추출하는 데 사용되며, 머신러닝, 통계 분석, 최적화 문제 등 다양한 분야에 적용...

Okay, I to write a professional wiki-style document in Korean about the Ordinary Least Squares (OLS) method under the category of Regression in Statistics. Let me start by outlining the structure base...

# 정규 방정식 ## 개요 정규 방정식(Normal Equation)은 **선형 회귀 분석**(Linear Regression)에서 최적의 파라미터(계수)를 직접 계산하는 수학적 방법입니다. 이 방법은 반복적 최적화 알고리즘인 경사 하강법(Gradient Descent)과 달리, 행렬 연산을 통해 해를 한 번에 도출합니다. 주로 **작은 데이터셋** 또는...

# 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...

# Python ## 개요 Python은 1991년 Guido van Rossum에 의해 처음 제안된 고수준 프로그래밍 언어로, **간결한 문법**, **다양한 응용 분야**, **활발한 커뮤니티**로 유명합니다. 객체지향, 함수형, 절차적 프로그래밍을 모두 지원하며, 특히 데이터 과학, 인공지능(AI), 웹 개발, 자동화 등 다양한 영역에서 널리...

# 스트라이드 (Stride) ## 개요 스트라이드는 데이터 과학 및 분석 분야에서 다양한 의미로 사용되는 기술적 개념입니다. 주로 배열 또는 시계열 데이터 처리에서 단계별 이동량을 나타내며, 알고리즘 효율성 향상이나 데이터 특징 추출에 활용됩니다. 본 문서에서는 스트라이드의 정의, 응용 분야, 기술적 구현 방식 등을 체계적으로 설명합니다. --- #...

# 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...