# 제곱근 ## 개요 제곱근은 수학에서 중요한 개념으로, 어떤 수를 제곱하여 원래의 수를 얻을 수 있는 수를 의미합니다. 예를 들어, 2는 4의 제곱근이 되며, 3은 9의 제곱근입니다. 이 문서에서는 제곱근의 정의, 성질, 계산 방법, 응용 분야 등을 체계적으로 설명하며, 고등학교 수학 수준의 이해를 돕기 위해 구성되었습니다. ## 제곱근의 정의 ###...

# 등분산성 등분산성(等分散性, Homoscedasticity)은 통계학, 특히 회귀분석에서 매우 중요한 가정 중 하나로, 회귀 모형의 잔차(residuals)가 모든 독립변수 값에 대해 동일한 분산을 가진다는 성질을 의미합니다. 이 가정이 만족되지 않을 경우, 회귀 계수의 추정치는 여전히 불편(unbiased)할 수 있지만, 표준오차의 추정이 부정확해져...

# 어텐션 메커니즘 ## 개요 **어텐션 메커니즘**(Attention Mechanism)은 인공지능, 특히 딥러닝 기반의 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전, 음성 인식 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 하는 신경망 구성 요소입니다. 이 메커니즘은 모델이 입력 데이터의 특정 부분에 더 집중(attention)하도록 유도함으로써, 전체 정보를 균등하게...

# 특잇값 분해 **특잇값 분해**(Singular Value Decomposition, S)는 선형수학에서 행렬을 세 개의별한 행렬로 분해하는 기법으로, 데이터 과학, 기계 학습, 신호 처리, 이미지 압축 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 하는 수학적 도구이다. 임의의 실수 또는 복소수 행렬에 대해 적용할 수 있으며, 행렬의 구조를 명확히 이해하고 차...

x87 FPU x87 FPU(Floating- Unit)는 x86 아처 기반의이크로프로서에서 부동수점 연산 수행하기 위해 설계 전용 하드웨어 계 장치이다. x86 프로서는 정수산만을 지원으며, 부동소점 연산은프트웨어 에뮬레이션을 통해 처리되었다. 그러나 성능 요구 높아짐에 따라 수학 연산 가속화하기 위한용 하드웨어인 x87 FPU가 개발되어86 시스템의 ...

# 로그 변환 ## 개요 로그 변환(log transformation)은 데이터 과학 및 통계 분석에서 자주 사용되는 **비선형 데이터 변환 기법**으로, 주로 **비대칭적이고 오른쪽으로 치우친**(right-skewed) 연속형 변수의 분포를 정규 분포에 가깝게 만들기 위해 활용된다. 특히 지수적 성장 패턴을 보이거나 값의 범위가 매우 넓은 데이터(예...

# 특이값 분해**특이값 분해**(S Value Decomposition, SVD)는 선형 대수학에서 행렬 특정한 형태로 분해하는 중요한 기법 중 하나이다. 임의의 실수 또는 복소수 행렬에 대해 적용할 수 있으며, 데이터 분석, 신호 처리, 기계 학습, 이미지 압축 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 한다. SVD는 행렬의 구조를 명확히 드러내고, 차원 축...

# 등분산성 ## 개요 **등분산**(homoscedasticity)은 통계학에서 회귀 분석 분산 분석(ANOVA), t-검정 등 여러 통계적 추론 방법의 핵심적인 **통계적 가정** 중 하나입니다. 이 가정은 모델의 오차 또는 잔차(residuals)의 분산이 독립 변수의 모든 수준이나 관측값에 관계없이 **일정하다**는 것을 의미합니다. 반대로, 분...

# AOCL **AMD Optimizing CPU Libraries**(AOCL)는 AMD 제공하는 고성능 컴퓨(HPC), 머신러닝, 과학 계산 및 데이터 분석 애플리케이션 성능을 최적화하기 위한 소프트웨 라이브러리 모음입니다. AOCL AMD의 x86-4 아키텍처 기반 프로세서, 특히 **EPYC**, **Ryzen**, **Threadripper** ...

# 평균 절대 오 ## 개요 **평균 절대 오차**(Mean Absolute Error, MAE)는 회귀 분석에서 예 모델의 성능을 평가하는 대표적인 지표 중입니다. MAE는 예측값과 실제 관값 사이의 차이, 즉 **오차**(error)의 절대값을 평균한 값으로, 모델이 평균적으로 얼마나 큰 오차를 내는지를 직관적으로 나타냅니다. 회귀 분석에서는 모...

# MSE ## 개요 **MSE**(Mean Squared Error, 평균 제곱 오차)는 회귀 분석에서 예측 모델의 정확도를 평가하는 데 널리 사용되는 지표입니다. 이 값은 예측값과 실제 관측값 사이의 차이(오차)를 제곱한 후, 그 평균을 계산함으로써 모델의 전반적인 오차 크기를 수치화합니다. MSE는 회귀 모델의 성능을 비교하거나 하이퍼파라미터 최적...

# 회귀 회귀(Regression)는 머신러닝 통계학에서 기법 중 하나로 하나 이상의 독립 변수(입력 변수)와 종속 변수(출력 변수) 사이의 관계를 모델링하여 연속 값을 예측하는 데 사용됩니다. 회귀 분석은 데이터의 패턴을 이해하고, 미래의 값을 추정하거나 간의 인과 관계를 탐색하는 데 널리 활용됩니다. 이 문서에서는 회귀 분석의 기본 개념, 주요 유형,...

# 전자기 상수 전자기 상수(電磁氣 常數, electromagnetic constants)는 전자기학의 기본 법칙을 기술하는 데 사용되는 물리 상수들로, 전기와 자기 현상의 상호작용을 수학적으로 표현하는 데 핵심적인 역할을 한다. 이러한 상수들은 맥스웰 방정식, 전자기파의 전파 속도, 물질 내에서의 전자기적 거동 등을 정량적으로 분석하는 데 필수적이며, ...

# 무리식 무리식(無理式, irrational expression)은 수학, 특히 대수학에서 다루는 중요한 개념 중 하나로, **근호(√)를 포함하면서 그 안의 식이 완전제곱이 아닌 경우**에 해당하는 대식을 말한다. 무리식 유리식과비되며, 일반적으로 실수 범위에서 정의되지만, 특정 조건에서 복소수로 확장되기도 한다. 이 문서에서는 무리식의 정의, 성질,...

# 회귀 분석## 개요 회귀 분석**( Analysis)은 통계학에서 두 이상의 변수 간의 관계를 모델링하고 분석하는 대표적인 기법이다 주로 하나의종속 변수**(응 변수, dependent variable와 하나 이상의독립 변수**(설 변수, independent variable 사이의 인과 관계 또는 상관 관를 수학적으로 표현하여, 독립 변수의 변화가 ...

# 복소근 ## 개요 복근(複素, Complex Root)이란정식의 해 실수부와 허부를 모두 가질 수 있는 복소수 형태 근을 의미한다. 특히 실계수 다방정식에서 실수 범위 내 해를 찾을 수 없을 때, 복수 범위로 확장하면 해가 존재하는 경우가 많으며, 이러한 해를 복소근 한다. 복소근은 대학의 핵심 개념 중 하나로,16세기 이후 복소수의 체계적인 도입과...

# 극형식 ##요 복소수는 실수와 허수부 구성된 수 체계, $ z = a + bi $단, $ i = \sqrt{-1 $)의 형태 나타낼 수 있다. 표현을 **직교형식**(또는 대수형식)이라 한다. 그러나 복소수를 평면 상의 점이나 벡터로 해할 때, 직교형식 외에도 **극형**(polar form)이라는 또 다른 표현 방식이 유용하다. 극형식은 복소수를 ...

# 데이터 변동성 ## 개요 데이터 변동성(Data Variability)은 통계학에서 데이터합 내 개별 관측값 평균 또는 중심 경향값에서 얼마나 퍼져 있는지를 나타내는 핵심 개념이다. 변동성은 데이터의 일관성, 안정성, 예측 가능성을 평가하는 데 중요한 역할을 하며, 기술통계(descriptive statistics)의 핵심 요소 중 하나이다. 변동성...

# 설명변수의 분산## 개요 회귀분석(Regression Analysis)은 종속변수(dependent variable)와 이상의 독립변수(independent variable) 간의 관계를 모델링하고 분석하는 통계적 기법이다. 이 과정에서 독립변수는 일반적으로 **설명변수**(explanatory variable) 또는 **예측변수**(predictor...

# 분산 ## 개요 **분산**(Variance)은 통계학에서 데이터의 산포도, 즉 데이터 값들이 평균을 중심으로 얼마나 퍼져 있는지를 나타내는 대표적인 척도이다. 분산은 회귀분석, 추정, 가설 검정 등 다양한 통계적 분석에서 핵심적인 역할을 하며, 데이터의 변동성과 불확실성을 정량적으로 평가하는 데 사용된다. 특히 회귀분석에서는 잔차의 분산, 설명변수...