3주차
[프로그래머스 스쿨 AI] Weak 3 깃 사용
1. 깃으로 보내라! 잘 가긴한다 근데 귀찮다 깔거도 많고 걍 암것도 안깔고 쓰고 싶다 코랩도 된다 git 저장소에서 파일의 상태 1. Working Directory 여기서 git add 로 stag에 보낼수 있다 2. Staging Area 그리고 commit 을 사용하면 Repository에 보넬 수 있다ㅇ 여기서 git reset 하면 work로 돌아간다 3. Repository 여기서 push 하면 웹 git에 넘긴다 여기서 pull 하면 git을 가저온다 ============위는 로컬(내컴퓨터)===== 4. Repository 여기가 깃 웹임 걍 간단히 할거 0. 로그인 설정하기 git config --global user.name "이름" git config --global user.em..
[프로그래머스 스쿨 AI] Weak 3 엔트로피
1. 자기정보 (self- information): i(A) A : 사건 $i(A) = log_b(\frac{1}{P(A)})= -log_b P(A)$ 확률이 높은 사건: 정보가 많지 않음 예) 도둑과 개 개가 안짓을 확률>>>?? 정보가 많이 필요함 정보의 단위 b = 2: bits b = e: nats b = 10: hartleys 그냥 단위 많다 특성 $i(AB) = log_b(\frac{1}{P(A)P(B)}) =log_b(\frac{1}{P(A)}) + log_b(\frac{1}{P(B)})$ = i(A) + i(B) $P(H) = \frac{1}{8} , P(T) = \frac{7}{8}$ $ i (H) = 3 $비트, $i(T) = 0.193$ 비트 왜인지 모르겟다 엔트로피는 자기 정보의 평..
[프로그래머스 스쿨 AI] Weak 3 검정
1. 가설 검정 귀무가설 $H_0 : \mu = \mu_0$ 대립 가설 $H_1 : \mu > \mu_0$ 귀무가설을 기각하기 위해서는 $\bar X$ 가 큰값이 나와야함 확률의 기준점을 정해놓고 $\alpha $ 유의수준 그니깐 이거보다 오바되면 뭔가 이상한거다 하는것 $P(\bar X \geq k) \leq \alpha $ 위의 값이 거짓일 경우 귀무가설이 안맞다고 생각할 수 있음 $Z = \frac{\bar - \mu}{S / \sqrt{n}} ~ N(0,1)$ $P(Z \geq z_{\alpha})= \alpha$ 귀무가설을 기각할지 말지를 이렇게 정하는 것이다 그렇지 안타면 귀무가설 채택 예제가 필요하다 이해가 잘 안된다 그냥 간단히 생각하면 이러나기 힘든확률이면 기각 한다 2. 모평균의 검정 ..
[프로그래머스 스쿨 AI] Weak 3 추정
1. 모평균 1. 점추정 표본 평균의 특성 모집단이 정규분포인 경우 표본평균 사용 $\bar X = \frac{X_1 + X_2 + \cdots + X_n}{n} = \frac{\sum ^n _{i=1} X_1}{n}$ 모평균 $\mu$의 추정에 사용되는 통계량 대표번인 경우 (n값이 30이상인경우)\ 중심극한 정리에 의해 표본 평균이 정규분포를 따른다고 가정함 점추정 값 구하기 코드 colab.research.google.com/drive/1xOfF68h9IDQ2NrenWSAzr0holVS1zRr-?usp=sharing [Programmer][Weak3] 추정.ipynb Colaboratory notebook colab.research.google.com import random import numpy..