[AI-7] 통계, t-test, One-way ANOVA, chi-square test
통계적 의사결정 - 어떤 사건이 우연히 발생할 확률을 묻는 것으로 시작하는 것 통계의 본질 - 분산의 마법 자료의 대표값 - 자료의 대표적인 특징 - 평균, 중간값, 최빈값, 표준편차(분산), 구간, 최소값, 최대값... 평균의 의미와 특징 - 자료의 중심값으로서 자료의 특성을 대표하는 값 - 모든 자료로부터 영향을 받는다.(아웃라이어에 취약하다.) - 분산(표준편차)의 계산 등 통계 분석의 대표적인 값으로 사용 분산 - 자료(데이터)가 평균값을 중심으로 퍼져있는 평균적인 거리 - 제곱합/자유도 = 제곱합의 평균 p-값(p-value, probability value)이란? - 확률값 - 어떤 사건이 우연히 발생할 확률 - p-값이 0.05보다 작다는 것은 어떤 사건이 우연히 발생할 확률이 5%보다 작다..
[AI-6] DataFrame에서 데이터 선택하기
DataFrame이 마냥 Python의 List와 같은 것이라고 생각했다. DataFrame을 DataFrame답게 이용하기 위해서 차이점 위주로 정리한다. DataFrame 데이터 선택 방법 - 인덱스를 명시적으로 지정해 준 경우 import pandas as pd df = pd.DataFrame([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10],index=['a','b','c','d','e','f','g','h','i','j']) print(df[4:7]) 0 e 5 f 6 g 7 print(df['e':'h']) 0 e 5 f 6 g 7 h 8 - loc, iloc -- loc : is primarily label based -- iloc : is primarily integer position based ..
[AI-4] Python List Comprehensions
Python List Comprehensions nums = [1, 2, 3, 4] result = [x*x for x in nums] # result == [1, 4, 9, 16] result = [x*x for x in nums if x % 2 == 0] # result = [4, 16] list(map(lambda x : x*x, nums)) # [1, 4, 9, 16] list(map(lambda x : x*x, filter(lambda x : x % 2 == 0, nums))) # [4, 16]
