Data Science Diary

안녕하세요! 오늘은 PyTorch 환경에서 Numpy유형의 데이터를 사용하는 것을 권장하지 않고 있는데 그 이유가 무엇인지 알아보겠습니다. PytTorch는 사용자가 대량의 데이터에 대한 작업을 효율적으로 수행할 수 있도록 하는 인기 있는 오픈 소스 기ㅖ 학습 라이브러리입니다. PyTorch는 Python 프로그래밍 언어 위에 구축되지만 자체 데이터 구조인 Numpy의 ndarray와 유사한 텐서가 있습니다. 1. GPU 지원 PyTorch는 고속 계산을 위해 GPU를 활용하도록 설계되었습니다. Numpy는 GPU와 함께 사용할 수도 있지만 추가 구성이 필요하며 이렇게 하는 것에 대해서는 최적화되어 있지 않습니다. 2. Autograd 기능 PyTorch의 텐서 데이터 구조에는 기울기를 쉽게 계산할 수 ..

안녕하세요! 오늘은 Pearson의 상관계수가 무엇인지, 어떻게 계산하는지, 그리고 결과를 어떻게 해석하는지까지! 알아보겠습니다. 상관관계는 통계나 데이터 사이언스에서 기본 개념입니다. 두 변수 간의 관계 강도를 측정하는 거죠. Pearson의 r이라고도 하는 Pearson의 상관 계수는 가장 널리 사용되는 상관 계수 중 하나입니다. 1. Pearson의 상관 계수는 무엇일까요? Pearson의 상관 계수는 두 연속 변수 사이의 선형 관계 정도를 정량화하는 통계적 척도입니다. -1과 1 사이의 값을 사용하는데요, 여기서 -1은 음의 상관관계를 말하고, 0은 상관관계가 없음을 나타내고, 1은 양의 상관관계를 의미해요. 2. Pearson의 상관 계수는 어떻게 계산될까요? Pearson의 상관 계수는 두 변..

안녕하세요! 오늘은~ 회귀 분석이 무엇인지! 데이터 과학에서는 어떻게 회귀 분석을 사용할 수 있는지! 다양하게 알아보려고 합니다. 회귀 분석은 종속 변수와 한 개 이상의 독립 변수 사이의 관계를 연구하는 데 사용되는 통계적 방법이에요. 우리가 예측하거나 설명하려고 하는 변수가 종속 변수이고, 예측을 만드는 데 사용하는 변수가 독립 변수에요. 회귀 분석을 사용하면 변수 간의 관계를 식별하고 모델링하고 예측까지 할 수 있습니다. 회귀 분석에는 다양한 유형이 있습니다. 데이터 과학에서 사용할 수 있는 회귀 분석으로는 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 다항 회귀, 다중 회귀를 포함할 수 있습니다. 그중에서 선형 회귀는 데이터 과학에서 가장 일반적으로 사용되는 회귀 분석이죠. 선형 회귀는 종속 변수와 하나 이상의 독립..