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머신러닝에서 차원의 저주라는 개념은 아마 대부분의 분석가들에게 익숙할 것입니다. 데이터의 차원이 증가함에 따라, 모델의 성능을 향상시키기 위해 필요한 데이터의 양이 기하급수적으로 증가합니다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방법 중 하나가 차원 축소와 특성 선택입니다. 이번 글에서는 주요 차원 축소 기법인 PCA와 LDA, 그리고 특성 중요도 분석에 대해 알아보겠습니다. 1. 차원 축소의 필요성 1-1. 차원의 저주 데이터의 차원이 증가할수록 그 데이터를 표현하기 위해 필요한 공간은 기하급수적으로 증가합니다. 이로 인해 모델은 과적합될 위험이 높아지고, 학습 시간이 길어질 수 있습니다. 또한, 고차원 데이터는 시각화하기 어렵기 때문에 데이터를 이해하거나 통찰을 얻기 어렵습니다. 1-2. 차원 축소의 목적 차..

1. 서론 데이터 과학에서 군집화는 주어진 데이터 세트를 비슷한 특성을 가진 그룹으로 나누는 과정입니다. 이 작업은 통계학적 분석을 촉진하고, 데이터의 이해를 돕는 데 매우 유용합니다. 이 글에서는 K-means, 계층적 군집화, DBSCAN과 같은 주요 군집화 기법을 설명하고, 각각의 장단점을 분석합니다. 2. K-means 군집화 2-1. K-means의 개념 K-means는 데이터를 K개의 클러스터로 분리하는 방법입니다. 이 알고리즘은 사용자가 K, 즉 클러스터의 수를 미리 정의하고, 임의의 중심점(centroid)을 선정한 다음, 각 데이터 포인트를 가장 가까운 중심점의 클러스터에 할당하는 방식으로 동작합니다. 그런 다음 중심점을 재조정하고 데이터 포인트를 다시 할당하는 과정을 반복하여 최적의 클..

1. 오픈 소스 프로젝트의 중요성 1-1. 오픈 소스의 개념과 장점 오픈 소스는 소프트웨어의 소스 코드가 공개되어 있고, 누구나 자유롭게 사용, 수정, 배포할 수 있는 형태를 말합니다. 이는 개발자들에게 다양한 장점을 제공합니다. 오픈 소스를 활용하면 개발 비용을 절감하고, 안정성과 신뢰성이 검증된 소프트웨어를 사용할 수 있습니다. 1-2. 오픈 소스 프로젝트의 중요성과 가치 오픈 소스 프로젝트는 개발자들의 협력과 참여를 통해 지속적으로 발전합니다. 이는 다양한 개발자들의 아이디어와 기술력을 모아 혁신적인 결과물을 만들어내는데 중요한 역할을 합니다. 또한, 오픈 소스 프로젝트는 지식과 경험을 공유하고, 개발자 커뮤니티의 성장과 발전을 도모합니다. 2. 오픈 소스 프로젝트 참여의 이점 2-1. 실전 경험의..

1. 코드 리팩토링의 개요와 필요성 1-1. 코드 리팩토링의 개념과 목적 코드 리팩토링은 기존 코드를 수정하여 가독성, 유지보수성, 성능 등을 향상시키는 작업을 말합니다. 코드 리팩토링은 코드의 품질을 향상시키고 개발자의 생산성을 높이는 데 큰 도움을 줍니다. 1-2. 코드 리팩토링의 필요성 코드는 변화하는 요구사항과 함께 점차 복잡해지고 유지보수가 어려워집니다. 이를 해결하기 위해 코드 리팩토링은 필수적입니다. 효율적인 코드 개선을 통해 버그를 줄이고 유지보수 시간을 단축시킬 수 있습니다. 2. 효율적인 코드 리팩토링 전략 2-1. 코드 리뷰와 피드백 수용 다른 개발자의 코드 리뷰와 피드백을 수용하고 반영하는 것은 코드 개선에 매우 중요합니다. 다양한 시각과 아이디어를 반영하여 코드 품질을 향상시킬 수..