# 스코프 체인 (Scope Chain) JavaScript는 변수와 함수의 접근 범위를 결정하기 위해 **스코프(Scope)**라는 개념을 사용하며, 이 스코프를 따라 변수를 찾는 과정을 **스코프 체인(Scope Chain)**이라고 합니다. 스코프 체인은 JavaScript의 실행 컨텍스트(Execution Context)와 밀접하게 연결되어 있으며...
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"탐색"에 대한 검색 결과 (총 206개)
# Jupyter Notebook Jupyter Notebook은 데이터 과학, 머신러닝, 수치 해석, 교육 등 다양한 분야에서 널리 사용되는 **웹 기반의 인터랙티브 개발 환경**(Interactive Development Environment)입니다 사용자는 코드, 수식, 시각화, 텍스트 설명 등을 하나의 문서 안에 통합하여 작성할 수 있어, 연구 결...
# 유전자 데이터 분석 ## 개요 유전자 데이터 분석(Gene Expression Data Analysis)은 생물정보학(Bioinformatics)의 핵심 분야 중 하나로, 생물의 유전 정보를 해석하고 생명 현상의 기초를 이해하는 데 중요한 역할을 한다. 최근 고차원 유전체 기술(예: 차세대 염기서열 분석, DNA 마이크로어레이, RNA-Seq 등)의...
# Pandas ## 개요**Pandas** 파이썬(Python) 기반의력한 **데이터 분석 및 데이터 조작 라이브러리**로, 데이터 과학, 통계 분석, 머러닝, 금융 분석 등 다양한야에서 널리 사용되고 있습니다 Pandas는 고성능의 데이터 구조와 데이터 분석 도구를 제공하여 정형 및 반정형 데이터를 쉽게 처리할 수 있도록 설계되었습니다. 특히 **Da...
# 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...
# 최적화 적화(Optimization)는 주진 조건 하에서 가장 좋은 해를 찾는 과정을 의미하며, 데이터과학 분야에서 핵심적인 역할을 한다. 다양한 문제를 수적으로 모델링한 후, 목적 함수(objective function)를 최소화하거나 최대화하는 최적의 해를 도출하는 것이 목표이다. 최적화는 머신러닝, 통계 분석, 운영 연구, 공학 설계 등 수많은 ...
# 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...
# 비즈니스 인텔리전스 ## 개요 **비즈니스 인리전스**(Business Intelligence, 이하 BI)는 기업이 보유한 데이터를 수집, 분석, 시각화하여영 의사결정에 활용할 수 있도록 지원하는 기술, 프로세스, 애플리케이션의 집합입니다. BI 기업의 운영율성 향상, 시장 경쟁력 강화, 고객 행동 분석, 재무 성과 평가 등 다양한 분야에서 핵심적...
생물정보학## 개요 **생물정보**(Bioinformatics) 생물학, 컴퓨터 과학, 수학, 통계학, 정보공학을 융합하여 생물학적 데이터를 수집, 저장, 분석, 해석하는 학제간 학문 분야이다. 특히 유전체학(genomics), 단백질체학(proteomics), 전사체학(transcriptomics) 등에서 발생하는 대량의 생물학적 데이터를 다루는 데 핵...
# 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 ...
# 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...
# 데이터 마이닝 ## 개요 **데이터 마이닝**(Data Mining)은 대량의 데이터에서 숨겨진 패턴, 상관관계, 추세 및 유용한 정보를 추출하는 데이터 분석 기술의 한 분야입니다. 이는 데이터베이스 지식 발견(Knowledge Discovery in Databases KDD) 프로세스의 핵심 단계로, 통계학, 기계학습, 데이터베이스 기술 등이 융합...
Okay, I to write a professional Korean Wikipedia-style document about "매개변수 (parameters) under the of machine learning. Let me start understanding the requirements. The wants a markdown document with ...
```markdown # 프로토타입 기반 상속 ## 개요 JavaScript는 **클래스 기반**이 아닌 **프로토타입 기반** 상속을 사용하는 언어입니다. 이는 객체 지향 프로그래밍의 다른 접근 방식으로, 모든 객체가 **프로토타입(prototype)**이라는 다른 객체를 참조하며, 해당 객체의 속성과 메서드를 상속받는 구조입니다. 프로토타입 기반 상속...
# 반복문 ## 개요 ### 반복문이란? 반복문(Loop)은 프로그래밍에서 특정 코드 블록을 **조건이 만족할 때까지 반복 실행**하는 제어 구조입니다. JavaScript에서는 다양한 반복문 구문을 제공하여 배열, 객체, 이터러블(iterable) 등의 데이터를 효율적으로 처리할 수 있도록 지원합니다. ### JavaScript에서의 역할 JavaS...
# 고혈압 ## 개요 **고혈압**(Hypertension)은 지속적으로 혈압이 정상 범위를 초과하여 혈관과 심장에 과도한 부담을 주는 만성 질환입니다. 세계보건기구(WHO)에 따르면 전 세계 성인 10명 중 4명이 고혈압을 앓고 있으며, 이는 심혈관 질환의 주요 위험 인자로 작용합니다. 혈압은 **수축기 혈압**(심장이 수축할 때 혈관 내 압력)과 **...
```markdown # 비볼록 최적화 ## 개요 비볼록 최적화(Non-convex Optimization)는 데이터과학과 기계학습에서 핵심적인 역할을 하는 수학적 최적화 문제입니다. 볼록 최적화 문제와 달리, 비볼록 문제는 여러 국소 최소값(Local Minima)과 안장점(Saddle Point)을 가질 수 있어 해법 도출이 복잡합니다. 특히 딥러닝,...
# 수직점근선 ## 개요 수직점근선(Vertical Asymptote)은 함수의 그래프가 특정 수직선 $ x = a $ 근처에서 무한대로 발산하는 현상입니다. 이는 함수가 정의되지 않은 점에서 발생하며, 미적분학에서 함수의 극한과 연속성, 불연속점 분석에 중요한 개념입니다. 수직점근선은 유리함수, 삼각함수 등 다양한 수학적 모델에서 관찰되며, 물리학과 공...
# 버전관리 ## 개요 버전관리(Version Control)는 소프트웨어 개발 과정에서 코드, 문서, 디자인 등 다양한 자산의 변경 이력을 추적하고 관리하는 시스템입니다. 개발자가 협업하거나 반복적인 수정을 수행할 때 중요한 역할을 하며, 오류 복구, 기능 분기, 역사 탐색 등의 기능을 제공합니다. 현대 소프트웨어 개발에서 버전관리는 필수적인 도구로 자...
# DokuWiki ## 개요/소개 DokuWiki는 **위키 플랫폼**으로, 웹 기반의 협업 문서 작성 및 관리를 위한 오픈소스 소프트웨어입니다. 2004년에 처음 출시된 이후로, 간결한 인터페이스와 강력한 기능을 통해 개인, 팀, 조직에서 널리 사용되고 있습니다. DokuWiki는 **데이터베이스를 필요로 하지 않으며**, 파일 시스템에 직접 문서...