[Tensorflow] 준비사항 1

머신러닝을 하기전 기초 지식

기초수학

대수학 - 선형 대수학(Linear Algebra)

해석학 - 미적분학, 벡터 미적분학, 미분 방정식

확 . 통 - 통계학, 확률론

통계학?

자료를 수집, 분류, 분석, 표현 하여 어떤 현상의 인과관계를 설명학, 나아가서는 미래에 벌어질 상황을 예측함

기술통계학(Descriptive), 추측통계학(Inferential Statistics)

기술통계학??

관찰된 자료를 수집 및 정리

자료 형태를 표현(중심의 측정, 산포의 측정)

자료의 특성 값 도출(대표값, 변동의 크기 등)

-> 데이터를 수집하고 분류하고 분석해 컴퓨터에 학습시킴

추측통계학??

모집단에서 추출된 표본 자료를 분석하여 특성 값 도출

확률 이론을 바탕으로 모집단의 특성을 파악

-> 새로운 결과값에 대해 결과를 예측하는 과정에 주로 사용

※상관분석은 독립변수와 종속변수간의 관계를 확인하고, 회귀분석은 변수들 간 인과관계를 설명한다.

- 종속변수(Dependent Variable) : 우리가 알고 싶어 하는 결과 값

- 독립변수(Independent Variable) : 결과 값에 영향을 주는 입력 값

상관분석

상관계수(r) : 변수간의 관계 정도 (-1 <= r <= 1)

회귀분석

측정된 변수들의 데이터로부터 관계를 함수식으로 설명

독립변수의 값에의해 종속변수의 값 예측

결정계수(r^2) : 독립변수로 얼마나 의미있게 예측할 수 있는지 ( 0 <= r^2 <= 1)

일반적으로 r^2 >= 0.65 이면 의미있는 회귀식이다.

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