Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 |
| 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 |
| 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 |
| 29 | 30 |
Tags
- Google ML Bootcamp
- 자격증
- 데이터분석
- pytorch
- SQLD
- Deep Learning Specialization
- SQL
- 회귀분석
- ML
- 이것이 코딩테스트다
- 태블로
- sklearn
- 이코테
- 코딩테스트
- IRIS
- matplotlib
- 데이터분석준전문가
- 데이터 전처리
- scikit learn
- Python
- pandas
- ADsP
- 파이썬
- r
- 시각화
- tableau
- 데이터 분석
- 딥러닝
- 머신러닝
- 통계
Archives
- Today
- Total
목록LSE (1)
함께하는 데이터 분석
[회귀분석] Simple linear regression LSE·MLE
안녕하세요. 오늘은 단순 선형 회귀모형에서 모수인 β_0, β_1을 추정하기 위한 방법으로 LSE(least Square Estimation)과 MLE(Maximum Likelihood Estimation)을 알아보겠습니다. 단순 선형회귀식 이때 입실론을 남기고 좌변으로 넘기면 아래의 식이 완성됩니다. 입실론 입실론은 그래프 상으로 위와 같은 파란색 선분의 길이입니다. 이때 LSE(Least Square Estimation)는 즉, 길이의 제곱의 합이 최소가 되는 최소제곱법을 나타냅니다. Fitting Model SSE(Sum of Square Estimation) 우리가 가장 많이 쓰는 방법입니다. 우리의 목표는 입실론의 제곱의 합이 최소가 되게 하는 것이죠. SAD(Sum of Absolute Dif..
통계학과 수업 기록/회귀분석
2022. 3. 26. 15:04