​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..

​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..

​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_..

이번에 사용하던 베개를 교체했어요.기존에는 거북목 해소에 좋다고 하는머리를 받쳐주는 형태가 아니라목을 받쳐줘서 C자 커브를만들어주는 베개였는데단점은 높이가 너무 높고많이 딱딱하더라구요.그나마 정자세로만 자면 상관없는데얼굴을 좌우로 뒤척이면거북목 베개의 고유의 형태와제 몸이 맞지 않으면서불편함이 발생하는거죠.​이런 기존 거북목 베개의단점을 보완하는바디씨 에그젤 베개에요.​​옵션으로 사이즈를 고를 수 있는데기존 베개가 높았던터라낮은 둥근형으로 골라봤어요.​ ​바디씨 에그젤베개의 또다른 특징은세탁이 가능하다는거에요.베개에 세균이 그렇게 많은거 아시죠?흔히 화장실보다 더럽다는 표현을 써요.베개 커버는 세탁하지만베개 자체는 세탁하기가 어렵잖아요.그런데 바디씨 에그젤베개는베개 본체도 세탁 가능해요.​​포장도 깔끔하..