# 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(category)를 그 범주에 속한 관측값들의 **목표 변수(target variable)의 평균값**...

# 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 없으므로 이러한 변수를 수치형으로 변환하는처리 과정이 필수적입니다. Label Encodin...

# 임베딩 ## 개요 **임베딩**(Embedding)은 인공지능, 특히 자연어 처리(NLP)와 머신러닝 분야에서 중요한 개념으로, 고차원의 범주형 데이터를 저차원의 실수 벡터로 변환하는 기법을 의미합니다. 이 기술은 단어, 문장, 이미지, 사용자 행동 등 다양한 형태의 데이터를 컴퓨터가 이해하고 계산할 수 있는 형태로 표현하는 데 핵심적인 역할을 합니...

# LAPACK ## 개요 **LAPACK**(Linear Algebra PACKage)은 과학 계산 및 공학 분야에서 널리 사용되는 고성능 수치 선형대수 라이브러리입니다. 주로 행렬 연산, 선형 연립방정의 해법, 고유값 문제, 특이값 분해(SVD), 최소자승법 문제 등을 효율적으로 해결 위해 설계되었습니다. LAPACK은 FORTRAN 77로 작성으며...

# 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 크기에 비례하며, 이를 통해 서로 다른 범주 간의 크기 비교를 직관적으로 수행할 수 있습니다....

# 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 다양한 수학적 및 과학적 문제 해결을 위한 강력한 함수와 알고리즘을 제공합니다. SciPy...

히스토그램 ## 개요 히스토그램(Histogram)은 **연속형 데이터**(또는 구간이 있는 이산형 데이터)의 분포를 시각적으로 표현하는 그래프 유형 중 하나로, 데이터가 특정 구간(빈, bin)에 얼마나 많이 분포되어 있는지를 막대 그래프 형태로 보여줍니다. 히스토그램은 데이터의 중심 경향, 산포도, 왜도, 이상치 등을 파악하는 데 매우 유용하며, 통...

# 기계 학습 전처리 기계 학습 전처리(Machine Learning Preprocessing)는 원시 데이터를 기계 학습 모이 효과적으로 학습할 수 있도록 변환하고 준비하는 일련의 과정을 의미합니다. 모델의 성능은 학습 알고리즘뿐 아니라 데이터의 질에 크게 의존하므로, 전처리는 기계 학습 프로젝트에서 가장 중요한 단계 중 하나로 꼽힙니다. 이 문서에서는...

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**(qualitative) 성격을 가지며, 데이터를 분류하거나 그룹화하는 데 사용됩니다. 예...

# 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 Variable)의계적 요약(예: 평균, 중값, 분산)으로 대체하는식입니다. 특히귀 또는 분류에서...

# 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...

# 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 **이름**(nominal) 또는 **라벨**을 제공할 뿐, 수치적 순서나 거리 개념이 존재하...

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...

# 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 때문에, 텍스트 형태의 범주(예: '빨강', '파랑', '초록')를 모델이 이해할 수 있는 ...

# 인코딩 ## 개요 **인코딩**(Encoding)은 정보를 특정 형식이나 체계에 맞춰 변환하는 과정을 의미하며, 특히 **데이터 과학**(Data Science) 분야에서는 범주형 데이터를 머신러닝 모델이 이해할 수 있는 수치형 형태로 변환하는 기법을 주로 지칭합니다. 컴퓨터는 텍스트나 범주(category) 형태의 데이터를 직접 처리할 수 없으므로...

# 데이터 변환 데이터 변환(Data Transformation)은 데이터 과학 및 정보 처리 과정에서 핵심적인 단계 중 하나로, 원시 데이터를 분석이나 모델링에 적합한 형태로 재구조화하거나 변형하는 작업을 의미합니다. 이 과정은 데이터 정제, 통합, 정규화, 스케일링 등 다양한 기법을 포함하며, 데이터 품질을 높이고 분석 결과의 신뢰성을 보장하는 데 중...