끄적이는 개발노트

Scipy · 미분 · 최적화 · FFT · 적분 Scipy와 모델 — 핵심 개념 정리 미분(Differentials) → 최적화(Optimization) → 신호처리(FFT) → 적분(Integration) 으로 이어지는 흐름 각 개념이 ML/DL에서 어떻게 쓰이는지 함께 정리 📐 1. Differentials (미분) 미분의 흐름 함수 → 평균변화율 → 순간변화율 → 도함수 미분 차수별 의미 1차 현재 변화 기울기 · 방향"지금 얼마나 빠르게 변하나" ..

Scipy · 수치해석 Scipy와 수치해석 — 시각적 이해 수학 문제를 컴퓨터로 풀 수 있게 만드는 기법 = 수치해석 numpy(자료구조) + scipy(알고리즘) 조합으로 과학 계산 구현 미분·적분 / 최적화 / 선형대수 / 통계 / FFT / 보간 / 이미지처리 모듈 제공 🔢 1. 수치해석이란? 수학적 문제를 컴퓨터가 처리할 수 있는 산술 연산으로 바꾸는 기법 정확한 해석적 풀이 대신, 충분히 정확한 근삿값을 빠르게 계산 문제 정의 → 수학적 모델 → 수치해법 → 구현 (코드) 💡 새..

Statsmodels · 시계열 분석 Statsmodels와 시계열 분석 완전 정리 AR · MA · ARMA · ARIMA → 단변량 시계열 예측의 핵심 모델 계보 SARIMA · VAR · VECM → 계절성·다변량·장기균형까지 확장 model.summary() 한 줄로 모델 전체 성적표 확인 가능 📐 1. 시계열 분석 모델 계보 모델을 이해하는 핵심 질문 → "무엇을 보고 현재를 예측하는가?" AR Autoregression · 자기회귀 과거의 나 자신 값으로 현재 예측 — "어제 더웠으니 오늘도 더울 것이다" 차수 p..

비지도 학습 · 시계열 분석시계열 분석 정리시간 순서로 관측한 값들의 집합 → 과거 패턴으로 현재 이해 및 미래 예측자기상관이 존재하는 데이터 → 일반 회귀가 아닌 시계열 전용 분석 필요📈1. 시계열 데이터란?시간에 따라 순차적으로 관측한 값들의 집합관측값들이 서로 독립적이지 않고 이전 값의 영향을 받음자기상관이 있으면 반드시 시계열 분석 방법 적용💡 새 개념 — 이 섹션에 등장하는 용어비지도 학습 Unsupervised Learning정답(레이블) 없이 데이터 패턴·구조를 스스로 탐색시계열은 미래 정답 없이 과거 패턴만으로 예측 → 비지도 학습에 해당자기상관 Autocorrelation같은 시계열 내 서로 다른 두 시점 값 사이의 상관관계값이 클수록 과거가 현재에 강하게 영향오늘 주가 ↔ 어제 주가..

■ Data summerization & EDA데이터 분석요약/집계 분석 (Descriptive)현재 데이터의 특성을 수치와 통계로 요약평균, 분포 등 기초 통계 활용탐색적 분석 (EDA, Exploratory)데이터 패턴·이상치·관계를 시각화로 탐색가설 없이 데이터 자체를 이해추론 분석 (Inferential)표본에서 모집단을 추론가설 검정, 신뢰구간, p-value 등이 핵심 도구예측 분석 (Predictive)과거 데이터로 미래를 예측회귀, 분류 등 머신러닝 모델 활용인과관계 분석 (Causal)변수 간 인과를 규명상관관계와 구분되면 A/B 테스트, DoE 방법 사용 → 기술통계 → EDA → 추론 → 예측 → 인과 순으로 진행 데이터 요약 5가지 기술기술적 통계 (Descripti..

■ 데이터 전처리(Preprocessing)정의원시 데이터를 분석 가능한 상태로 다듬는 작업Wrangling이라고도 불리며, 실제 데이터 분석 업무의 약 70%를 차지단계Cleaning (정제)결측치, 이상치 제거데이터 오류 정제Structuring (구조화)분석 가능한 형태로 재구조화Feature Engineering (정보 강화)의미 있는 특징 추출 및 변수 생성Optimization (최적화)속도, 메모리, 안정성 개선Cleaning (정제)결측치 처리 (Missing Value)isnull() / notnull() : 탐지dropna() : 제거replace() : 단순 대체보간법 (Interpolation)주변 흐름 이용시계열처럼 순서가 있는 데이터에서 앞뒤 값의 흐름으로 결측치 채움Imputa..