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통계는 머신러닝에 대한 더 깊은 이해를 위한 전제 조건으로 널리 받아들여지는 수학 분야입니다.통계학은 많은 난해한 이론과 발견이 있는 큰 분야이지만, 머신러닝 실무자에게는 현장에서 가져온 너트와 볼트 도구와 표기법이 필요합니다. 통계가 무엇인지에 대한 견고한 기초가 있으면 좋은 부분이나 관련성 있는 부분에만 집중할 수 있습니다.이 집중 코스에서는 7일 만에 머신러닝에 사용되는 통계 방법을 시작하고 자신 있게 읽고 구현하는 방법을 알아봅니다.이 집중 코스는 누구를 위한 것입니까?시작하기 전에 올바른 위치에...

통계와 머신러닝은 매우 밀접하게 관련된 두 분야입니다.사실, 둘 사이의 경계는 때때로 매우 흐릿할 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 통계 분야에 분명히 속하는 방법이 있는데, 이는 유용할 뿐만 아니라 머신러닝 프로젝트를 수행할 때 매우 중요합니다.머신러닝 예측 모델링 프로젝트를 효과적으로 수행하려면 통계적 방법이 필요하다고 말할 수 있습니다.이 게시물에서는 예측 모델링 문제의 주요 단계에서 유용하고 필요한 통계적 방법의 구체적인 예를 발견하게 됩니다.이 게시물을 완료하면 다음을 알 수 있습니다.탐색적 데이터 분석, 데이터...