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머신러닝과 통계학에서 공분산은 두 변수 간의 관계를 나타내는 중요한 지표다. 이 글에서는 공분산의 정의, 계산 방법, 그리고 실제 데이터 분석에서 어떻게 활용되는지를 자세히 설명한다. 공분산을 통해 데이터의 숨겨진 패턴을 발견하고, 더 나아가 예측 모델의 성능을 향상시키는 방법을 알아본다.🤔 공분산(Covariance)이란?공분산은 두 개의 확률변수가 함께 변하는 정도를 나타내는 통계적 척도다. 즉, 한 변수가 변할 때 다른 변수가 어떤 경향성을 보이는지를 측정한다. 공분산 값이 양수면 두 변수는 양의 상관관계를 가지며, 음수면 음의 상관관계를 가진다. 공분산이 0이면 두 변수 간에 선형적인 관계가 없음을 의미한다. 그러나 공분산은 변수들의 스케일에 따라 값이 달라지기 때문에 상관관계의 강도를 직접적으..

머신러닝 모델을 이해하는 데 있어 선형성과 비선형성은 핵심적인 개념이다. 이 두 가지 특성은 모델의 복잡성과 데이터에 대한 적합성에 큰 영향을 미친다. 이 글에서는 선형성과 비선형성의 기본적인 의미를 설명하고, 머신러닝에서 이들이 어떻게 활용되는지 알아본다.💡 선형성 (Linearity)선형성은 입력과 출력 간의 관계가 직선 또는 초평면(hyperplane)으로 표현될 수 있는 특성을 의미한다. 즉, 입력 변수의 변화에 따라 출력이 일정 비율로 변하는 관계이다. 선형 모델은 비교적 단순하며, 해석이 용이하다는 장점이 있다.📐 선형성의 조건선형성을 만족하기 위한 조건은 다음과 같다.가산성 (Additivity): 두 입력 x와 y에 대한 함수의 값의 합은, 각 입력에 대한 함수의 값을 더한 것과 같다..

머신러닝 모델을 선택할 때 간단한 모델과 복잡한 모델 사이에서 어떤 것을 선택해야 할지 고민하는 경우가 많습니다. 이 글에서는 간단한 모델과 복잡한 모델의 특징을 비교하고, 어떤 상황에서 어떤 모델을 선택하는 것이 적절한지 다양한 측면에서 분석합니다. 모델 선택의 중요성과 실질적인 예시를 통해 독자들이 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다.✨ 간단한 모델 (Simple Models)간단한 모델은 비교적 적은 수의 파라미터를 사용하여 데이터를 학습합니다. 이러한 모델은 구현과 이해가 쉬우며, 과적합(overfitting)의 위험이 적습니다. 선형 회귀(Linear Regression)나 의사결정 트리(Decision Tree)와 같이 직관적인 알고리즘이 대표적입니다. 간단한 모델은 데이..