250x250
Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | ||||||
2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 |
23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 |
30 | 31 |
Tags
- 선형회귀
- pandas
- 코드스테이츠
- 성실히
- 부트캠프
- 딥러닝
- 독서
- 코딩테스트
- 빅데이터
- JavaScript
- leetcode
- 자료구조
- 리뷰
- selenium
- MYSQL
- 매일매일
- python
- Ai
- 파이썬
- 열심히
- 꾸준히
- 노마드코더
- 2021
- Codestates
- bootcamp
- yolo
- SQL
- 재미져
- 기초통계
- 주간보고
Archives
- Today
- Total
목록전통통계 (1)
코딩일기

안녕하십니까 다제입니다. 오늘은 전통 통계와 머신러닝의 차이점이 무엇인지에 대해서 생각해보았습니다. 해당 포스팅은 towards blog post, cognitive class youtube 영상을 참고하여 작성되었습니다. ◆ 결론 -. 통계와 기계학습의 가장 큰 차이점은 설명 가능성입니다. * 여기에서 말하는 설명 가능성이란, 수학적으로 증명이 가능하는 설명 가능성을 의미합니다. -. 통계는 수학적으로 설명이 가능하나 기계학습은 아직 수학적으로 모든 것이 설명 가능하지 않습니다. ◆ 개요 -. 머신러닝 학습 중 통계를 배제하고 이야기할 수 없었습니다. -. 이에, 각각의 차이점에 대해서 알아보는 시간을 갖고자 합니다. ◆ 정의 -. 기계학습 : 표준 프로그래밍 방식에 의존하지 않고 데이터에서 학습할 수..
Code/머신러닝(ML)
2021. 12. 2. 14:06