# Grouped Bar Chart ## 개요 **Grouped Bar Chart**(룹 바 차트 또는 **Clustered Bar**(클러스터 바 차트)는 두 개 이상의 범주형 변수에 대한 데이터를하기 위해 사용되는 시각화 도구입니다. 이 차트는 여러 그룹의 데이터를 인접한 막대 형태로 나란히 배치하여, 동일한 범주 내에서 서로 다른 항목 간의 비교를...
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가우스 구법 ## 개 **가우스적법**(Gaussian Quadrature)은 수치 적분에서 널리 사용되는 고급 기법으로, 주어진 함수의 정적분을 매우 높은 정확도로 근사하는 방법이다. 이 방법은 특정한 점(절점, nodes)에서 함수 값을 계산하고, 각 점에 적절한 가중치를 부여하여 적분값을 추정한다. 일반적인 사다리꼴 법칙이나 심프슨 법칙과 달리, ...
# 스펙트럴 방법## 개요 스펙트럴 방법(Spectral Method) 편미분방정(PDE, Partial Differential Equation)의 수치적 해를 구 데 사용되는 고급 수치 해석 기법 중 하나로, 주로 주기적 또는 매끄러운 해를 갖는 문제에 적합하다. 이 방법은 유한 차분법(Finite Difference Method)이나 유한 요소법(Fi...
# 시각화 기술 지리정보시스템(GIS, Geographic System)은 공간 데이터를, 저장, 분석하고 시각적으로 표현하는 데 중점을 둔 소프트웨 기술입니다. 중 **시각화 기술**(Visualization Technology)은 GIS의 핵심 기능 중 하나로, 복잡한 지리 데이터를 직관적이고 이해하기 쉬운 형태로 변환하여 사용자에게 정보를 전달하는 ...
# smoothing parameter ## 개요 **Smoothing parameter**(스무딩 파라터)는 머신러닝 및계 모델링에서 데이터의 노이즈ise)를 줄 모델의 일반화능을 향상시키기 위해 사용되는 중요한 하이퍼파라미터입니다. 이 파라미터 모델이 데이터에 **과적합overfitting)되는 것을 방지하고, 관측된 데이터의 불확실성이나 변동성을 ...
# Matplotlib Matplotlib은 파이썬 기반의 강력하고 유연한 2D 그래프 및 데이터 시각화 라이브러리로, 과학 계산, 데이터 분석, 머신러닝 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있습니다. NumPy와 잘 통합되며, MATLAB과 유사한 인터페이스를 제공하여 사용자가 익숙하게 접근할 수 있습니다. 복잡한 데이터를 직관적으로 표현할 수 있도록 다...
# Matplotlib ## 개요 **Matplotlib**은 파이썬ython) 기반의 강력 유연한 2D 데이터 시각화 라이브러리로, 과학 계산, 데이터 분석, 머신러닝 등 다양한야에서 널리되고 있습니다. 203년 존. 헌터( D. Hunter)에 개발된 이 라이브러리는 MATLAB과 유사한 인터페이스를 제공하여, 수치 데이터를 시각적으로 표현하는 데 ...
# 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....
# 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...
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...
# 노이즈 ## 개요 노이스(Noise)는 데이터 과학에서 **불필요한 변동성** 또는 **측정 오차**를 의미하며, 분석의 정확도와 신뢰성을 저해하는 주요 요소로 작용합니다. 일반적으로 "신호(Signal)"에 포함된 유의미한 정보와 구별되는 **무작위적 요인**으로 간주되며, 데이터 수집 과정에서 발생하는 다양한 외부 영향이나 내부 오류로 인해 나타납...