# 회귀 문제 ## 개요 **회귀 문제**(Regression Problem)는 머신러닝에서 지도 학습(Supervised Learning)의 대표적인 과제 중 하나로 입력 변수(특징)를 기반으로연속적인 수치형 출력값**(목표 변수)을 예측하는 작업을 의미한다. 예를 들어, 집의 면적, 위치, 방 수 등을 바탕으로 집값을 예측하거나, 과거의 기온 데이터...
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"ICO"에 대한 검색 결과 (총 101개)
# 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. 머신러닝 모델이나 회귀 분석과 같은 수적 알고리즘은 일반적으로 숫자 데이터만을 입력으로 처...
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...
# 이론적 비용 이론적 비용량(Theoretical Specific Capacity)은 배터리 기술, 특히 리튬이온 배터리와 같은 2차 전지를 설계하고 평가하는 데 핵심적인 개념이다. 이는 특정 전극 물질이 가질 수 있는 최대의 전기적 저장 능력을 질량 단위(일반적으로 mAh/g, 밀리암페어시/그램)로 표현한 값으로, 배터리의 에너지 밀도를 결정하는 중요...
# 리튬 니켈 망간 산화물 리튬 니켈 망간 산화물(Lium Nickel Manganese Oxide, 이하 LNMO)은 리튬 이온 배터리의 음극 소재로 널리 연구되고 활용되는 전극 재료 중이다. 이 물질은에너지 밀도, 뛰어난 열안정성, 상대적으로 낮은 비용 등의 장점을 바탕으로 전기자동차(EV), 휴대용 전자기기, 대규모 에너지 저장 시스템(ESS) 등 ...
# 선형 최소 제곱법 ## 개요 선형 최 제곱법(Linear Least Squares Method)은 통계학 수치해석에서 널리 사용되는귀분석 기법으로, 관측된 데이터와 모델의 예측값 사이의 **잔차 제곱합**(Sum of Squared Residuals)을 최소화하여 모의 파라미터를 추정하는 방법입니다. 이 방법은 선 회귀 모델의 추정에 가장 기본적이면...
# 오류 처리 JavaScript는 동적 언어의 특성상 런타임 오류가 발생할 가능성이 높으며, 효과적인 오류 처리는 안정적인 애플리케이션 개발에 필수적입니다. 이 문서는 JavaScript에서의 오류 처리 기법, 내장 오류 유형, 디버깅 방법론, 모범 사례를 체계적으로 정리합니다. --- ## 1. JavaScript의 주요 오류 유형 JavaScr...
# LFP 배터리 ## 개요 LFP 배터리(Lithium Iron Phosphate Battery)는 리튬 이온 배터리의 일종으로, 양극 재료로 리튬 철 인산염(LiFePO₄)을 사용하는 특징을 가집니다. 1990년대 후반 존 굿이나프(John B. Goodenough) 팀에 의해 개발된 이 기술은 안전성, 열적 안정성, 수명 등에서 뛰어난 성능을 보이며...
# Docker Secrets ## 개요 **Docker Secrets**는 Docker의 보안 기능으로, 컨테이너 환경에서 민감한 데이터(예: 비밀번호, API 키, 인증서)를 안전하게 관리할 수 있도록 설계되었습니다. 특히 Docker Swarm 모드에서 동작하며, 애플리케이션과 서비스 간의 민감 정보를 보호하는 데 중점을 둡니다. 기존에는 환경 변수...
# Docker ## 개요 Docker는 애플리케이션을 **컨테이너** 단위로 패키징, 배포, 실행할 수 있는 오픈소스 플랫폼입니다. 컨테이너 기반 가상화 기술을 활용해 개발자들이 애플리케이션을 환경에 구애받지 않고 일관되게 운영할 수 있도록 지원합니다. 특히 DevOps와 마이크로서비스 아키텍처에서 널리 사용되며, 소프트웨어 개발의 자동화 프로세스를 혁...
# L2 정규화 ## 개요 L2 정규화(Ridge Regularization)는 머신러닝 모델의 **과적합**(Overfitting)을 방지하기 위해 사용되는 기법입니다. 이는 손실 함수(Loss Function)에 **가중치의 제곱합**을 패널티 항으로 추가하여 모델 복잡도를 제어하는 방식으로 작동합니다. 특히 데이터가 적거나 특성(Feature) 수가...
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...
# 리튬 이온 배터리 ## 개요 리튬 이온 배터리는 전기차(EV) 및 다양한 전자 기기에서 핵심적인 에너지 저장 장치로 사용되는 2차 전지(충전 가능한 배터리)입니다. 1990년대 이후 상용화되어 현재 전기차 산업의 발전을 주도하고 있으며, 높은 에너지 밀도와 긴 수명이 특징입니다. 본 문서에서는 리튬 이온 배터리의 작동 원리, 종류, 전기차 적용 사례,...
# 비수용성 전해질 ## 개요 비수용성 전해질은 수분을 포함하지 않는 유기 용매와 이온화된 염의 혼합물로 구성된 전해질입니다. 이는 리튬 이온 배터리, 고체 전해질 배터리 등 현대 에너지 저장 시스템에서 핵심적인 역할을 합니다. 수용성 전해질과 달리, 비수용성 전해질은 높은 전압 범위에서 안정성을 유지하며, 이온 전도도를 향상시켜 배터리의 에너지 ...
# 리튬 이온 배터리 ## 개요 리튬 이온 배터리는 현대 기술 발전의 핵심 에너지 저장 장치로, 스마트폰, 전기차(EV), 재생에너지 시스템 등 다양한 분야에서 널리 사용된다. 1990년대 상용화 이후 빠른 성장세를 보이며 에너지 밀도와 충전 효율성 측면에서 기존 배터리(예: 니켈 수소, 납산)를 압도했다. 이 문서에서는 리튬 이온 배터리의 작동 원리, ...
# 리튬 코발트 산화물 ## 개요 리튬 코발트 산화물(Lithium Cobalt Oxide, LiCoO₂)은 리튬 이온 배터리(Li-ion Battery)의 주요 음극 재료로 널리 사용되는 화합물이다. 1980년대 이후 전자기기와 전기차 등에서 에너지 밀도 높은 전원 공급 장치를 요구하면서 중요한 역할을 해왔다. 이 물질의 결정 구조는 리튬 이온이...
# 리튬이온 배터리 ## 개요 리튬이온 배터리는 전기차(EV) 및 다양한 전자 기기에서 핵심적인 에너지 저장 장치로 널리 사용되는 2차 전지(충전 가능한 배터리)입니다. 1990년대 이후 산업화되어 현재 전 세계적으로 수많은 전기차 모델에 적용되고 있으며, 고에너지 밀도와 긴 수명이 특징입니다. 본 문서에서는 리튬이온 배터리의 작동 원리, 종류, 전기차에...
# 로짓(Logit) ## 개요 로짓(logit)은 통계학과 데이터 과학에서 중요한 개념으로, 확률(probability)을 **로그-오즈(log-odds)** 형태로 변환하는 함수입니다. 이는 주로 **로지스틱 회귀**(logistic regression)와 같은 분류 모델에서 사용되며, 이진 결과(예: 성공/실패, 승리/패배)를 예측할 때 유용합니다....
# 범주형 데이터 포인트 ## 개요 범주형 데이터 포인트(Categorical Data Point)는 특정 변수가 **명확한 범주** 또는 **그룹**에 속하는 값을 가지는 데이터 유형이다. 이는 수치적 정보보다는 **분류**나 **속성**을 나타내며, 데이터 과학에서 분석 전처리 및 모델링 단계에서 중요한 역할을 한다. 예를 들어, "성별(남/여)", ...
# 파이썬 ## 개요 파이썬(Python)은 1990년대 초반에 Guido van Rossum에 의해 처음 설계된 고급 프로그래밍 언어로, **간결한 문법**, **다양한 응용 분야**, **활발한 커뮤니티**로 유명합니다. 이름은 영국 코미디 그룹 "몬티 파이선"에서 비롯되었으며, 프로그래머들이 코드를 쉽게 작성하고 읽을 수 있도록 설계되었습니다. 파이...