용감해지고 싶은 쫄보의 도전기

1. 로지스틱 회귀분석- 확률은 0~1로 값이 제한되며, 0과 1근처에서 변화가 비대칭적이다 (0.1→0.2가 0.8→0.9보다 변화량 크다)- 확률을 로그오즈로 변환해 선형 모델을 만들고, 시그모이드 함수를 사용해 다시 0~1 범위의 확률로 변환- 선형 관계는 독립 변수와 종속 변수간의 영향을 직관적으로 이해할 수 있기 때문! 1) 오즈란?- 한 사건이 발생할 확률과 발생하지 않을 확률의 비율2) 오즈를 사용하는 이유- 해석의 일관성과 상대적 중요성 비교를 쉽게 하기 위해서- 확률만 사용하면 변화량이 같아도, 초기 값에 따라 변화의 중요성이 다르게 보이는 비일관성이 발생- 변수 중요성을 비교하거나 최적화 방향을 설정하기 어렵다- 오즈는 확률을 비율로 바꿔서 공평하게 비교 - p가 0이나 1에 가까울 경..

0. Computational Graph- 연산 과정을 그래프로 표현하여 수학적 계산을 효율적이고 체계적으로 수행할 수 있도록 돕는 도구 1. Tensorflow와 Keras- 배포와 안정성이 중요한 프로덕션 환경에 적합 (모바일 애플리케이션, 클라우드 배포, IoT 디바이스 등)- 대규모 데이터 처리에 강점, Google지원으로 장기 지원과 생태계 제공- Define and Run : 그래프를 먼저 정의하고, 실행 시점에 데이터를 feed(넣어줌)1) Tensorflow- 대규모 배포와 클라우드 지원- 배포 및 프로덕션 친화적- Google 생태계와의 통합- 초기에 정적 그래프로 디버깅이 어려웠으나 현재는 동적 그래프도 지원2) Keras- 초기에 독립적인 라이브러리로 시작했지만, tensorflow ..

프로그래머스 SQL 고득점 kit 3일차( SELECT level2-2문제)1. 서브쿼리와 JOIN구분서브쿼리JOIN언제 사용?- 비교적 간단한 조건처리- 단일 값 반환(스칼라 서브쿼리)- 테이블간 관계가 명확하지 않거나 불필요할 때- 복잡한 관계를 처리- 테이블 간 연관된 데이터를 결합성능- 소규모 데이터에서 더 효율적일 수 있음- 서브쿼리가 반복 실행되면 성능 저하- 데이터 크기가 크거나 인덱스를 활용할 경우 효율적- 실행 계획 최적화로 반복 작업 줄임 2. 서브쿼리를 JOIN으로 리팩토링1) 서브쿼리SELECT ITEM_ID, ITEM_NAME, RARITYFROM ITEM_INFOWHERE ITEM_ID IN (SELECT ITEM_ID FROM ITEM_TREE..