FedTensor

아래 자료들을 참고하면서 실습을 하였습니다.AN APPLICATION OF THE POISSON DISTRIBUTION, by R. D. CLARKEThe flying bomb and the actuary - Royal Statistical Society, Wiley푸아송 분포실제값n_squares = 576n_bombs = 537# 구역당 떨어진 폭탄 수의 평균m = n_bombs / n_squaresprint(f'{m:.3f}')0.932# 구역당 떨어진 폭탄 수n_bombs_per_square = [0, 1, 2, 3, 4, 5]# 해당 구역 수 (관찰도수)observed_num_of_squares = [229, 211, 93, 35, 7, 1]print(f'# of squares: {sum(obs..

관심을 가졌던 사항은 2차 세계 대전 말기 독일 V2 로켓에 의한 런던 폭격 지점의 분포와 푸아송 분포 응용 사례였는데 우연히 접한 기사를 흥미있게 읽다가 오류로 의심되는 부분을 발견하고 이를 확인하는 과정에서 글을 쓰게 되었습니다.기사 인용- [문학이 사랑한 통계⑬] 로저 멕시코와 함께하는 확률론 강의, 2019.01.03, 시사위크도서 내용 중 일부 - 토머스 핀천, 중력의 무지개, 이상국 옮김, 새물결로저는 그녀에게 V폭탄의 통계에 대해 애써 설명했다. 천사의 눈에나 보일 영국 지도 안의 분포와 이 아래 인간의 눈에 보이는, 그들 자신이 살아남을 기회의 차이에 대해.“그러나 이미 폭격을 몇 번이나 받은 곳도 있잖아. 그러니까-” “미안하지만 그게 바로 몬테카를로 오류라는 거야. 특정한 지역에 얼마나..

연관 분석은 대규모 데이터 속에서 항목 간의 유의미한 관계, 즉 '연관 규칙(Association Rule)'을 찾아내는 데이터 마이닝 기법입니다. 특히 "기저귀를 산 고객이 맥주도 함께 구매한다"처럼 상품 구매 데이터에서 규칙을 찾는 경우, 이를 장바구니 분석(Market Basket Analysis)이라고 부릅니다.1. 연관 분석이란 무엇인가요?쉽게 말해, 데이터 속에서 'A가 발생했을 때 B가 얼마나 자주 함께 발생하는지'를 분석하여 규칙을 찾아내는 것입니다. 예를 들어, 대형 마트의 거래 데이터에서 "기저귀를 구매한 고객은 맥주도 함께 구매하는 경향이 있다"는 규칙을 발견하는 것이 연관 분석의 대표적인 예입니다. 이러한 규칙은 다음과 같은 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다.유통/소매: 상품 진열..

세 기법(PCA, SVD, ICA)은 모두 데이터에 내재된 잠재적인 성분(component)이나 기저(basis)를 찾는다는 공통점이 있습니다. 하지만 무엇을 목표로 삼는지와 찾아내는 성분에 어떤 제약 조건을 거는지에서 근본적인 차이가 발생합니다.기법 비교1. PCA와 SVD: 통계 기법과 그것을 푸는 수학 도구두 기법은 수학적으로 매우 밀접하여 종종 혼용되지만, 개념적인 출발점이 다릅니다.관계: PCA는 통계적인 목표(분산 최대화)를 가진 분석 기법이며, SVD는 그 목표를 달성하기 위한 강력하고 안정적인 수학적 도구입니다. 실제로 데이터의 공분산 행렬을 직접 계산하여 PCA를 수행하는 것보다, 원본 데이터 행렬에 바로 SVD를 적용하여 주성분(Principal Components)을 찾는 방식이 수치..

데이터 분석에서 차원 축소는 고차원의 데이터셋을 저차원으로 변환하여 분석을 용이하게 하고, 시각화하며, 계산 비용을 줄이는 중요한 과정입니다. 다음은 널리 사용되는 7가지 전통적인 차원 축소 기법입니다.1. 주성분 분석 (Principal Component Analysis - PCA)주성분 분석(PCA)은 가장 널리 알려진 비지도 학습 기반의 차원 축소 기법입니다. 데이터의 분산(variance)을 가장 잘 보존하는 새로운 좌표축, 즉 '주성분(Principal Component)'을 찾습니다. 첫 번째 주성분은 데이터의 가장 큰 분산을 설명하며, 두 번째 주성분은 첫 번째와 직교하면서 나머지 분산을 가장 잘 설명하는 축입니다. 이 과정을 통해 원본 데이터의 정보를 최대한 유지하면서 차원을 줄일 수 있습..