계산 전용 자료 구조: NumPy NumPy는 데이터 분석, 과학 계산, 머신러닝 분야에서 널리 사용됩니다. 주요 활용 분야: matplotlib, scipy(최적화), scikit-learn, TensorFlow 등과 연동됩니다. 특징: 데이터 저장: 동질적 데이...

소개 CodeI/O는 코드 기반의 추론 패턴을 자연어 형식으로 변환하여 대형 언어 모델(LLM)의 추론 능력을 향상시키는 새로운 접근 방식입니다. 기존 방법이 특정 기술에 집중하는 반면, CodeI/O는 보편적인 추론 패턴을 체계적으로 추출하여 논리적 구조를 유지하면서도 다양한 추론 작업에서 성능을 향상시킵니다. 주요 특징 범용 변환: 다양한 ...

public class Main{ public static void main(String[] args){ Base a = new Derivate(); Derivate b = new Derivate(); System.out.print(a.getX() + a.x + b.getX() + b.x); } } cla...

1. 개요 본 분석에서는 scikit-learn의 당뇨병 데이터셋을 활용하여 다양한 통계 기법과 머신러닝 기법을 적용하여 당뇨병 진행률을 예측하고, 변수 간의 상관관계를 분석하였습니다. 2. 데이터 로드 및 전처리 # reticulate 라이브러리 설치 및 로드 library(reticulate) reticulate::py_install("scik...

필요한 라이브러리 로드 library(tidyverse) library(caret) library(randomForest) library(smotefamily) # 불균형 데이터 해결 library(fastDummies) # One-hot encoding library(pROC) # ROC Curve library(reshape2) library...

✅ Lasso & Ridge 회귀 분석 개요 Lasso와 Ridge 회귀는 선형 회귀에서 다중공선성을 해결하고 변수 선택(Feature Selection)을 할 때 유용한 정규화 기법입니다. 🔹 Lasso 회귀 (L1 정규화) 특징 불필요한 변수를 자동으로 0으로 만들어 제거하는 기능이 있음 (변수 선택 기능). 즉, 중요한 변수만 ...

1. 문제 정의 의료 데이터 분석에서 클래스 불균형 문제는 매우 흔합니다. 예를 들어, 합병증이 있는 환자와 없는 환자의 비율이 5:95와 같이 심각하게 불균형할 수 있습니다. 이런 경우, SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique)와 같은 오버샘플링 기법을 사용하여 데이터 균형을 맞추는 것이 일반적입니다....

의료영상 잡음 유형 양자화 잡음 (Quantization Noise) : 디지털 변환 과정에서 발생하는 신호 손실, 픽셀 값이 근사값으로 변환되면서 발생하는 불연속적인 변화 그레인 잡음 (Grain Noise) : 필름 기반 영상에서 발생하는 미세한 잡음, 디지털 변환 과정에서도 일부 발생 가능 가우시안 잡음 (Gaussian Nois...

교착상태 필요충분 조건 상_호배제 (mutual exclusion) 점_유와대기 (hold and wait) 완(환)_형대기 (circular wait) 비_선점 IPv6, IPv4 IPv6 128비트 주소 체계 유니캐스트(unicast) 멀티캐스트(multicast) 애니캐스트(anycast) 여덟 개...

1. 회귀분석 (Regression) 특징: 연속형 독립변수(X) → 연속형 종속변수(Y) 예측 목적: 변수 간 관계 모델링 및 수치 예측 예시: 주택 가격 예측, 판매량 예측 2. 로지스틱 회귀 (Logistic Regression) 기본 개념 분류 모델: 범주형 종속변수(Y) 예측 (0/1, 참/거짓) Sigmoid 함...