[패스트캠퍼스 수강 후기] R 인강 100% 환급 챌린지 20차 미션

[패스트캠퍼스 수강 후기] R 인강 100% 환급 챌린지 20차 미션

 

패스트캠퍼스의 강의 중, 프로젝트와 함께 배우는 R 데이터 분석 올인원 패키지 Online를 수강하고 있습니다.

https://bit.ly/2DKMGNx 

내용을 복습도 할 겸, 미션에도 참가할 겸, 블로그에 매일 매일 정리해 보게 되었습니다.

 

오늘은 20회차 미션!

Part 2) [R로 하는 데이터 분석] 데이터 분석 기본기 익히기

1. 03. Ch 01. 머신러닝에 첫발 내딛기 - 03. 실제 사례를 통해 살펴보는 머신러닝을 활용한 데이터 분석

2. 04. Ch 02. 회귀분석을 위한 배경 지식 - 01. 확률의 기초

 

1. 03. Ch 01. 머신러닝에 첫발 내딛기 - 03. 실제 사례를 통해 살펴보는 머신러닝을 활용한 데이터 분석

1. 넷플릭스의 컨텐츠 추천

1. 뭔가 내가 선택한 영화로부터 그와 비슷한 영화들을 추천해 줌

1. 데이터가 축척되면서 점점 정교한 데이터를 추천해 줌

2. 추천 시스템

1. 유저 기반 추천

2. 아이템 기반 추천

3. 

1. 유저 기반

1. 나와 비슷한 성향의 사용자들이 기존에 좋아했던 항목을 추천

2. 아이템 기반

1. 사용자가 기존에 좋아했던 항목과 유사한 특성을 지닌 항목을 추천

2. 04. Ch 02. 회귀분석을 위한 배경 지식 - 01. 확률의 기초

1. 확률 기초를 살펴보자!

1. 

1. 확률 실험

1. 실험 결과를 미리 알 수 없지만, 발생 가능한 모든 결과는 알려져 있는 실험

2. 표본 공간 (sample space)

1. 가능한 모든 결과들의 집합

3. 사건 (event)

1. 표본 공간의 부분 집합

2. 확률

1. 특정 사건이 발생할 가능성

1. P(E)

1. probability of Event

2. 

2. 확률의 공리

1. 

1. 확률은 [0, 1]

2. P(S) = 1

1. 표본 공간 전체의 확률은 1

3. 각 사건들이 서로 배반사건일 때..

1. 두 사건 사이에는 교집합이 없음 (당연한 이야기 아님? ^^)

2. 두 사건의 확률은 각 사건의 확률의 합과 같다.

3. 조건부 확률

1. 특정 사건 B가 발생했다는 가정 하에 사건 A가 발생할 확률을 조건부 확률이라고 함

1. 사건 B가 발생한 순간, 표본 공간이 P(B)로 제한됨...

2. 

4. 확률 변수

1. 표본 공간을 실수 값에 대응시키는 함수를 확률 변수라고 하며, 주로 X로 표기

1. 이산 확률 변수

1. 확률 변수가 가지는 값을 셀 수 있을 때

2. 연속 확률 변수

1. 확률 변수가 가지는 값을 셀 수 없을 때

5. 확률 분포

1. 확률 변수를 확률 값에 대응시키는 함수

1. 확률 질량 함수

1. 이산 확률 변수의 확률 분포

2. 확률 밀도 함수

1. 연속 확률 변수의 확률 분포

2. 

 

 

아직까지도 일단 확률의 기초...

뭐 강의다보니 일단 필요한 내용이긴 한데..

우선은 빨리빨리 넘어가도 될 듯~!