통계 기본 이론 예측 분석학 - 대전제는 역사는 반복적이다. - 과거 데이터에 대한 적합화를 수행하여 이를 테스트 - 결과 성능에 대한 척도가 검증되면 - 동일 모델에 대해서 미래 예측에 활용 독립 변수 - 관측치, 입력 변수, 특징, feature, 설명변수 등 종속 변수 결과 변수, 반응 변수, 응답 변수, 설명된 변수, 측정된 변수, 레이블, 실험 변수 등 변수들로 이루어진 수학식 - 이를 이용하여 계산 후 실제에 적용 - 이를 통해서 추정을 한다 -> 통계 학문 가정 - 항상 모든 변수들이 만족해야하는 기본 가정으로부터 시작한다. 머신러닝 - 의의 - 머신 러닝은 과거 경험에서 학습을 통해 얻은 지식을 미래의 결정에 이용하는 전산학의 한 분야 - 전산학과 공학, 통계학의 교집합으로 볼 수 있다 -..
