# 선형 회귀 ## 개요 선형 회귀(Linear Regression)는 통계학과 데이터 과학에서 널리 사용되는 기초적인 예측 모델링 기법이다. 이 방법은 독립 변수(X)와 종속 변수(Y) 간의 선형 관계를 수학적 방정식으로 표현하여, 미래 값을 예측하거나 변수 간의 영향을 분석하는 데 활용된다. 선형 회귀는 단순 회귀(Simple Linear Regres...

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 ...

Okay, I to write a professional Wikipedia document about Lasso Regression based on the given structure and requirements. Let's start by understanding the classification and keywords. The main category...

# 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...

# 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...

# 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...

# 최소 제곱법 ## 개요 최소 제곱법(Least Squares Method)은 통계학에서 관측된 데이터에 가장 적합한 모델을 찾기 위해 널리 사용되는 수학적 최적화 기법이다. 이 방법은 관측값과 모델 예측값의 차이(잔차)의 제곱합을 최소화하여 최적의 파라미터를 추정한다. 특히 회귀분석에서 선형 및 비선형 모델의 파라미터 추정에 핵심적인 역할을 하며, 단...

# 방정식 ## 개요 방정식은 수학에서 두 표현식이 같음을 나타내는 수식으로, 통계학에서는 데이터의 패턴을 모델링하고 예측하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 통계적 방정식은 변수 간의 관계를 정량화하고, 불확실성을 고려한 추론을 가능하게 하며, 다양한 분석 기법의 기반을 형성합니다. 예를 들어, 회귀 분석을 통해 변수 간의 선형 관계를 모델링하거나, 가설 ...

# 잔차 제곱합 ## 개요 잔차 제곱합(Sum of Squared Residuals, SSR)은 **회귀 분석**에서 모델의 예측값과 실제 관측값 간의 차이를 정량적으로 평가하는 지표입니다. 이 값은 잔차(residual)를 제곱한 후 모든 관측치에 대해 합산한 것으로, 모델의 적합도를 판단하는 핵심 요소입니다. 잔차 제곱합이 작을수록 모델이 데이터에 잘...

# p-값 ## 개요 **p-값**(p-value)은 통계적 가설 검정에서 귀무 가설(null hypothesis)이 참일 경우, 관측된 데이터 또는 그보다 더 극단적인 결과가 발생할 확률을 나타냅니다. 이 값은 연구자가 귀무 가설을 기각할지 여부를 판단하는 기준으로 사용되며, 일반적으로 0.05 또는 0.01과 같은 유의 수준(significance l...

# 평균 ## 개요 평균은 통계학에서 자주 사용되는 중심 경향성 측도로, 데이터 집합의 대표값을 나타냅니다. 주로 산술 평균, 기하 평균, 조화 평균 등으로 구분되며, 회귀 분석과 같은 통계적 모델링에서 중요한 역할을 합니다. 본 문서에서는 평균의 정의, 종류, 통계학에서의 활용 및 회귀 분석과의 연관성을 설명합니다. --- ## 1. 평균...

# 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....

# 수치적 데이터 포인트 ## 개요/소개 수치적 데이터 포인트(Numerical Data Points)는 **양적 정보**를 나타내는 데이터의 기본 단위로, 수학적 또는 통계적 분석에 활용됩니다. 이들은 숫자 형태로 표현되어 데이터의 정량적 특성을 반영하며, 데이터 과학에서 중요한 역할을 합니다. 예를 들어, 온도 측정값(25°C), 매출액(100만 ...

# R-squared ## 개요 R-squared(결정계수)는 회귀분석에서 모델의 설명력(예측 능력)을 측정하는 주요 통계량이다. 이 값은 종속변수의 변동성 중 독립변수가 설명할 수 있는 비율을 나타내며, 0~1 사이의 값을 가진다. R-squared는 회귀모델의 적합도를 평가하는 데 널리 사용되지만, 단순히 모델의 성능만을 판단하는 지표로 활용될 수 있...

# 결정 계수 (R-squared) ## 개요 결정 계수(R-squared)는 통계학에서 회귀 모델의 설명력(예측 능력)을 측정하는 주요 지표로, 종속 변수의 변동성 중 독립 변수에 의해 설명되는 비율을 나타냅니다. 0~1 사이의 값을 가지며, 값이 클수록 모델이 데이터를 더 잘 설명한다고 해석됩니다. 결정 계수는 회귀 분석에서 모델 적합도 평가에 널리 ...

# 가상 모델 ## 개요 가상 모델(Virtual Model)은 데이터 과학 분석에서 실세계 현상을 추상화하거나 시뮬레이션을 통해 예측 및 의사결정을 지원하는 수학적 또는 알고리즘 기반의 구조물입니다. 이는 복잡한 시스템을 단순화하여 핵심 요소를 강조하고, 데이터를 기반으로 가설 검증이나 미래 추세를 분석하는 데 활용됩니다. 특히 머신러닝, 통계 모델링,...

# 경사 하강법 ## 개요 경사 하강법(Gradient Descent)은 머신러닝에서 모델의 파라미터를 최적화하기 위한 기본적인 최적화 알고리즘입니다. 이 방법은 **비용 함수(cost function)**의 기울기(gradient)를 계산하여, 매개변수를 반복적으로 조정해 최소값을 찾는 과정입니다. 경사 하강법은 신경망, 회귀 모델 등 다양한 학습 알고...

# 머신러닝 모델 ## 개요 머신러닝 모델은 데이터에서 패턴을 학습하여 예측 또는 의사결정을 수행하는 알고리즘의 구조를 의미합니다. 이는 인공지능(AI) 기술 중에서도 특히 **데이터 중심의 학습**에 초점을 맞춘 분야로, 다양한 산업에서 활용되고 있습니다. 머신러닝 모델은 입력 데이터(특성)와 출력 결과(레이블) 간의 관계를 학습하여, 새로운 데이터에 ...