총 27개
-
모수적 추정을 통한 데이터 기반 분포 모형화 2 (Python 코딩)2025.05.131. 모수적 추정 모수적 추정은 주어진 수학적 모델의 파라미터를 데이터를 이용하여 추정하는 방법으로, 데이터의 불확실성을 모델링하고 신뢰성 있는 결론을 도출하는데 유용합니다. 모수적 추정의 기본 개념과 원리를 설명하고, 이를 활용하여 실제 데이터를 분석하여 모델의 파라미터를 추정하는 예시를 제시할 것입니다. 2. 모수적 방법과 비모수적 방법 모수적 방법과 비모수적 방법은 데이터를 모델링하는 데 사용되는 접근 방식에 차이가 있습니다. 두 방법은 데이터에 대한 가정과 모델의 유연성 측면에서 서로 다릅니다. 블로그에서는 두 방법을 비교하...2025.05.13
-
탐색적 자료분석2025.05.061. 데이터 분석 데이터 분석은 대상인 데이터를 어떻게 이해하는가에 따라 모델링 전략이 결정되며, 모델링의 성능도 결정된다. 특히 탐색형 자료분석은 데이터 분석의 시작으로 데이터의 주요 특성을 파악하기 위해 반드시 수행해야 하는 작업이다. 이 과정에서는 기초 통계 분석 및 그래프 분석을 통한 분석작업을 수행한다. 2. 데이터 유형 데이터는 크게 수치형 데이터와 범주형 데이터로 구분할 수 있다. 수치형 데이터는 연속형 데이터와 이산형 데이터로, 범주형 데이터는 순서형 데이터와 명목형 데이터로 나뉜다. 각 데이터 유형에 따라 적절한 분...2025.05.06
-
Python 초간단 챗봇 만들어보기 (chatbot)2025.05.081. 챗봇 기초 챗봇은 최근 많은 관심을 받고 있는 프로그램입니다. 이 문서에서는 파이썬을 이용해 간단한 챗봇을 구현하는 방법을 소개합니다. 기본적인 if문을 사용하여 사용자의 입력에 따라 미리 정의된 답변을 반환하는 방식으로 챗봇을 만들 수 있습니다. 이후 정규 표현식을 활용하여 유사한 질문에도 대응할 수 있도록 하고, JSON 파일을 이용해 질문과 답변을 외부에서 관리할 수 있는 방법을 설명합니다. 이를 통해 챗봇의 대화 능력을 향상시킬 수 있습니다. 2. if문을 이용한 챗봇 구현 가장 기본적인 챗봇 구현 방법은 if문을 사용...2025.05.08
-
파이썬 시험3 (답지 포함)2025.01.241. Python 코드 작성 및 실행 이 문제에서는 Python 코드를 작성하고 실행하는 능력을 평가합니다. 학생들은 주어진 코드의 일부를 완성하고, 새로운 코드를 작성하여 원하는 결과를 출력해야 합니다. 이를 통해 Python 프로그래밍 기초 지식과 문제 해결 능력을 확인할 수 있습니다. 2. 배열 생성 및 기본 연산 이 문제에서는 Python의 배열 생성 및 기본 연산 능력을 평가합니다. 학생들은 1차원 배열과 2차원 배열을 생성하고, 각 요소에 대한 연산을 수행해야 합니다. 이를 통해 Python의 배열 처리 기능에 대한 이해...2025.01.24
-
단 3개의 데이터만 가지고 모델 추정하기 (베이지안 추정, Python source code 예제 포함)2025.05.131. 베이지안 추정 베이지안 추정은 제한된 데이터를 활용하여 미지의 모델 매개변수를 추정하는 방법입니다. 이 예제에서는 PyMC3 라이브러리를 사용하여 베이지안 모델을 정의하고, MCMC 샘플링을 통해 매개변수의 사후 분포를 추출합니다. 이를 통해 불확실성을 고려하면서도 가능한 모든 시나리오를 종합적으로 고려하여 예측의 중심 경향을 나타낼 수 있습니다. 2. PyMC3 PyMC3는 확률적 프로그래밍 라이브러리로, 베이지안 모델링과 추론을 수행할 수 있습니다. 이 예제에서는 PyMC3를 사용하여 베이지안 모델을 정의하고, MCMC 샘...2025.05.13
-
OpenCV python으로 여러가지 필터 적용하여 영상 선명하게 만들기2025.05.061. 필터 적용을 통한 영상 선명화 이 프로젝트에서는 OpenCV와 Python을 사용하여 다양한 필터를 적용하여 흉부 X선 영상을 선명하게 만드는 방법을 다룹니다. 사용된 필터에는 GaussianBlur, Averaging, Laplacian, Sobel, Gamma Correction, Equalization 등이 있으며, 각 필터의 특성과 적용 방법, 그리고 최종 결과물을 보여줍니다. 코드 구현 과정과 실행 결과를 자세히 설명하고 있습니다. 1. 필터 적용을 통한 영상 선명화 영상 선명화를 위한 필터 적용은 다양한 방법으로 이...2025.05.06
-
프로그램 언어의 역사, 특징, 장.단점2025.05.061. 프로그래밍 언어 프로그래밍 언어는 기계와 인간이 이해할 수 있는 형태로 문제를 해결하기 위해 사용되는 도구입니다. 저급언어와 고급언어의 차이점은 사용자 중심의 언어인지, 하드웨어 중심의 언어인지에 있습니다. 저급언어는 기계어와 어셈블리어로 구성되며 컴퓨터만 이해할 수 있는 언어입니다. 고급언어는 절차지향 언어와 객체지향 언어로 구분되며 사용자가 이해하기 쉽고 이식성이 높습니다. 2. C 언어 C 언어는 1972년 데니스 리치에 의해 개발되었으며, 시스템 프로그래밍과 응용 프로그래밍에 널리 사용되는 범용 프로그래밍 언어입니다. ...2025.05.06
-
MCMC를 활용한 베이지안 추론 - 동전 던지기 문제의 확률 추정 (파이썬예제풀이 포함)2025.05.091. MCMC(Markov Chain Monte Carlo) MCMC는 머신러닝과 통계학 분야에서 중요한 역할을 하는 AI(인공지능) 기법 중 하나입니다. MCMC는 복잡한 확률분포를 추정하거나 샘플링하기 위해 사용되며, 특히 베이지안 추론과 관련된 문제에 유용하게 적용됩니다. MCMC는 몬테카를로(Monte Carlo) 방법과 마코프 체인(Markov Chain)을 결합한 알고리즘으로, 마코프 체인을 이용하여 탐색 공간을 효과적으로 탐색하고 샘플링을 수행합니다. 2. 동전 던지기 문제 동전 던지기 문제는 간단하면서도 직관적인 문제...2025.05.09
-
방송통신대학교 통계데이터학과) 파이썬과 R 출석수업과제물 (30점 만점 A+)2025.01.261. R 데이터프레임 생성 R을 사용하여 name, height, weight 3개의 열을 갖는 데이터프레임을 생성하고, 첫 번째 사람 kim의 키와 몸무게 두 값(이름 제외)을 배열로 추출하였습니다. 2. 파이썬 딕셔너리 생성 x1, x2, x3 리스트를 사용하여 name, height, weight 키를 가진 파이썬 딕셔너리를 생성하였습니다. 3. 파이썬 데이터프레임 생성 파이썬에서 생성한 딕셔너리를 사용하여 데이터프레임을 만들고, 첫 번째 사람 kim의 키와 몸무게 두 값(이름 제외)을 배열로 추출하였습니다. 4. 파이썬 함수...2025.01.26
-
화공생명공학실험 (화공실) 열역학 상태방정식( EoS, Equation of State) 레포트2025.05.011. 상태방정식 열역학에서 온도, 압력, 내부에너지, 부피 등의 상태변수들 사이의 관계를 기술하는 데 사용되는 방정식. 유체와 기체의 성질을 기술하는 데 유용하며, 이상기체방정식, 반데르발스 상태방정식, 3차 상태방정식 등이 있다. 2. 이상기체방정식 기체 분자들의 속력 분포가 다양하고 불규칙적인 운동, 분자 간 인력/반발력 무시, 분자가 완전 탄성체, 분자 크기 무시, 평균 운동 에너지가 온도에 비례한다는 가정을 바탕으로 한 상태방정식. 3. 비리얼 상태방정식 압축 인자 Z를 압력이나 부피의 역수에 대해 멱급수 형태로 나타낸 상태...2025.05.01
2 / 3
