태지쌤

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초등학생 문해력 도움되는 1등 밀크T초등

​방학은 항상 빠르고지나가면 신학기가 시작되죠.많은 학부모님들은 매년자녀의 학습 계획을 세우는 데고민이 많을 거라고 생각되는데요.저또한 학교 공부뿐만 아니라논술, 사고력까지 신경 써야 하다 보니,과연 어떤 방향으로 학습을 진행해야 할지막막하기만 합니다.특히, 초등학생 문해력의 중요성이커지는 이 시기는올바른 학습 도구와 방법을찾아야 할 때입니다.그렇다면, 어떻게 해야우리 아이가 학습 목표를 달성하고,결국은 성과를 이룰 수 있을까요?​※ 한국갤럽조사연구소 디지털학습(테블릿PC기반 유료 초등 교육 서비스) 소비자 조사 기준1) 정회원 수 1위 · 브랜드 점유율 1위2) 신규 가입 수 1위3) 재가입 수 1위4) 브랜드인지도 1위 초등학생 문해력의 중요성 문해력은 학생들이 글을 읽고이해하는 능력을 뜻하며,이는 ..

이것저것 2024.12.10

[수원 바닷가재] 숨은 맛집 씨.후레쉬캐나디안 랍스터

벌써 2024년 한해가 끝나가고 있어요.연말이다 보니 특히 회식이나모임 등이 많은 달인 것 같아요.저도 와이프랑 오랜만에평소에 자주 먹지 못하는 메뉴로 고민하다가아주대학교 근처에 있는씨.후레쉬캐나디안 랍스터를 골라봤어요.수원 랍스터 맛집으로 수년 동안 살아남은수원 숨은 맛집이에요. ​위치는 조원공원 맞은 편이구요.부성빌딩 2층이에요.건물 1층에 전용주차장이 있는데오픈 시간에 맞춰가서 주차가능했구요.위 네이버 지도보시면식당 바로 근처에 공영주차장이 있어서그곳에 주차하고 오셔도 좋아요.​ ​씨.후레쉬캐나디안 랍스터는 2002년부터캐나다산의 살아있는 활 바닷가재를주1~2회 직수입 된 싱싱한원재료를 사용하는 것으로 유명해요.이미 KBS 생생정보통,OBS 으라차차 우리동네와 같은수원 숨은 맛집을 소개하는TV프로그..

이것저것 2024.12.09

PCA에서 변수 선택과 변수 추출 차이점

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Data Science 2024.12.03

[신사동 가로수길 카페추천] 꽃향 가득한 인생커피 제이엠커피 Jmcoffee 신사라운지

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이것저것 2024.12.03

12월부터 공정위 문구 상단 표시

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이것저것 2024.12.03

직장 의무교육 방판 일동 맥스 솔루션 vs 코오롱제약 송침유

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이것저것 2024.12.03

K-means 최적의 k값 찾는 엘보우, 실루엣 기법

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Data Science 2024.12.03

상관계수와 독립성

​상관계수와 독립성에 대해 알아보겠습니다. 상관계수는 두 변수 간의 관계의 세기와 방향을 측정하는 개념입니다. 반면, 독립성은 두 변수 간의 상호 의존성이 없음을 나타내는 개념입니다. 이 두 개념은 통계학에서 매우 중요한 역할을 하며, 데이터 분석 및 해석에 필수적입니다.​1. 상관계수란 무엇인가?상관계수는 두 변수 간의 관계를 수치적으로 표현하는 지표입니다. 일반적으로 -1에서 1 사이의 값을 가지며, 1에 가까울수록 두 변수 간의 양의 상관관계가 강하다는 것을 의미하고, -1에 가까울수록 음의 상관관계가 강하다는 것을 의미합니다. 0에 가까운 값은 두 변수 간의 관계가 없음을 나타냅니다.​2. 상관계수의 종류상관계수에는 여러 종류가 있습니다. 가장 일반적으로 사용되는 것은 피어슨 상관계수입니다. 이는..

Data Science 2024.11.29

SVM 모델과 과적합

​안녕하세요! 오늘은 SVM(Support Vector Machine) 모델이 과적합되지 않는 이유에 대해 알아보겠습니다. 머신러닝에서 과적합은 모델이 훈련 데이터에 너무 잘 맞춰져서 새로운 데이터에 대한 일반화 능력이 떨어지는 현상을 말합니다. SVM은 이러한 과적합을 방지하는 데 매우 효과적인 모델입니다. 그럼 하나씩 살펴보도록 하겠습니다.​SVM 모델의 기본 개념SVM은 주어진 데이터 포인트를 분류하기 위해 최적의 결정 경계를 찾는 알고리즘입니다. 이 결정 경계는 두 클래스 간의 마진을 최대화하는 방식으로 설정됩니다. SVM은 선형 분류기와 비선형 분류기를 모두 지원하며, 커널 트릭을 사용하여 고차원 공간으로 데이터를 변환할 수 있습니다. 이를 통해 복잡한 데이터 구조를 효과적으로 처리할 수 있습니..

Data Science 2024.11.29

가우시안 RBF 커널의 정의

​가우시안 RBF 커널에 대해 알아보겠습니다. 오늘은 기계학습에서 중요한 역할을 하는 가우시안 RBF 커널에 대해 자세히 설명드리겠습니다. 이 커널은 데이터의 비선형성을 처리하는 데 매우 유용하며, 다양한 머신러닝 알고리즘에서 널리 사용됩니다.가우시안 RBF 커널은 Radial Basis Function의 일종으로, 주로 서포트 벡터 머신(SVM)에서 사용됩니다. 이 커널은 두 점 사이의 거리를 기반으로 하여, 데이터 포인트 간의 유사성을 측정합니다. 즉, 두 점이 가까울수록 커널 값이 높아지고, 멀어질수록 커널 값이 낮아지는 특징을 가지고 있습니다.​가우시안 RBF 커널의 수학적 표현가우시안 RBF 커널의 수학적 표현은 다음과 같습니다:[ K(x_i, x_j) = \exp\left(-\gamma |x_..

Data Science 2024.11.29
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