Data

Data

Gradient Boosting Decision Tree Algorithm

앙상블 모델이란? * 주로 모델을 융합하는 전략과 방법을 통칭해서 말함 → 대표적으로 배깅과 부스팅이

SQL

SQL로 For Loop(For문/반복작업) 구현하기

1.왜 이게 필요했을까? * 여러 언어를 오고가면서 분석작업을 진행할 때가 많은데, * 가끔은

Data

Interpretable Machine Learning – A Brief History, State-of-the-Art and Challenges ?

Abstract 원문 We present a brief history of the field of interpretable

Book

[7.5/10]데이터를 활용하고 해석하는 역량, 데이터 리터러시

첫인상 데이터 리터러시라는 것, 데이터를 활용하고 해석하는 역량은 매우 중요하다. 하지만 이미

Data

데이터 분석시 데이터간 거리를 측정하는 9가지 방법에 대해서

거리 측정방식은 생각보다 다양하다. * 어떤 방식을 언제 써야 하는지 아는 것은 기본이다.

Book

[책]8.5/10, 숫자에 약한 사람들을 위한 통계학 수업

한 줄평 * 통계에 대한 하나의 에세이를 읽는 것 같은 좋은 책 책을

Data

Random Forest로 시계열데이터 예측하기

지금 회사에서 가장 많이 한 업무 중 하나가 바로 주문수 예측이었다. 처음에

Business

고객의 행동패턴을 세부적으로 나눠보기에 좋은 5가지 기준

매일, 매주 출근 길에 밀린 뉴스레터를 읽는다.뉴닉도 있지만 그 중에는 Ruben

Data

편향과 분산 관점에서 배깅(Bagging)과 부스팅(Boosting)의 비교

편향은 크기가 n인 데이터 세트에서 샘플링 후 훈련시킨 모델 출력의 평균값과 실제

Data

히든마르코프 모델을 이용한 오픈 이온 채널 수 예측(Kaggle - University of Liverpool - Ion Switching Competition)

※ 해당 글은 원 저자은 Gilles Vandewiele 씨의 허락을 받고 번역하였습니다.(링크) * 저자는

Data

Permutation Importance & Partial Dependence Plot 정리

Permutation Importance과 Pertial Dependence Plot은 Machine Learning Model에서 Input과 Output간의 관계를 이해하기

Book

[책] 좋은 선택 나쁜 선택

숫자는 거짓말을 하지 않는다. 하지만 거짓말쟁이들은 숫자를 이용할 궁리를 한다.(Figures don’