# 연산 ## 개요 연산(Operations)은 수학과 통계에서 데이터를 처리하고 분석하기 위해 사용되는 기본적인 계산 및 논리적 절차를 의미합니다. 이는 단순한 산술 계산부터 복잡한 통계 모델링까지 다양한 영역에 적용되며, 데이터의 특성 파악과 결과 도출에 필수적인 역할을 합니다. 본 문서에서는 연산의 주요 유형, 통계 분야에서의 활용 방식, 그...

# 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...

# 지도학습 ## 개요 지도학습(Supervised Learning)은 인공지능(AI) 분야에서 가장 널리 사용되는 머신러닝(Machine Learning) 기법 중 하나로, **라벨이 붙은 데이터**를 통해 모델을 학습시키는 방식이다. 이 방법은 입력 데이터와 그에 대응하는 정답(레이블)을 이용해 패턴을 인식하고, 새로운 데이터에 대한 예측을 수행한다....

# 레이블 ## 개요 레이블(Label)은 데이터 분석 및 기계 학습에서 중요한 개념으로, 데이터 포인트에 대한 정보를 구조화하여 분석의 기반이 되는 식별자 또는 범주입니다. 주로 **데이터의 특성**이나 **결과 값**을 나타내며, 이는 모델 훈련, 통계적 분석, 의사결정 지원 등 다양한 응용에서 필수적인 요소입니다. 본 문서에서는 레이블의 정의, 유형...

# 로지스틱 회귀 ## 개요 로지스틱 회귀(Logistic Regression)는 통계학과 기계학습에서 분류 문제를 해결하기 위해 널리 사용되는 회귀 분석 방법이다. 주로 이진(두 가지 클래스) 또는 다중(세 가지 이상의 클래스) 분류 작업에 적용되며, 독립 변수와 종속 변수 간의 관계를 확률적으로 모델링한다. 선형 회귀와 달리 로지스틱 회귀는 출...

# 회귀 계수 ## 개요 회귀 계수는 통계학에서 변수 간 관계를 모델링하고 예측하는 데 사용되는 핵심 개념입니다. 주로 선형 회귀 분석을 통해 독립변수와 종속변수 사이의 수량적 관계를 정량화합니다. 이 문서에서는 회귀 계수의 정의, 종류, 계산 방법, 해석 방식 및 실제 적용 사례에 대해 상세히 설명합니다. --- ## 정의 및 개념 ### 선형 회...