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[Python] 선형회귀 모델링 Linear Regression with PythonSetupseaborn에 내장되어있는 차량 연비 데이터셋을 이용할 것이다.import numpy as npimport scipy as spimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsdf = sns.load_dataset('mpg')df = df.dropna().reset_index(drop=True)dfSelect Featuressns.regplot(data=df, x='horsepower', y='mpg') (1) statsmodelsR형식의 선형회귀 모델식을 작성한다. 형식은 "Y ~ x1 + x2 + x3" 와 같이 작성한다. 계수는 모델이 계산해줄 것이다.우선 간.. 2023. 4. 12.
[Python] 데이터 시각화 (Basic) Ready 다이아몬드 데이터셋을 이용할 것이다. df = sns.load_dataset('diamonds') df.head() Histogram x: array of sequence bins: (default=10) 히스토그램의 binning 개수 plt.hist(df['price'], bins=8) # plot as a probability density plt.hist(df['price'], bins=8, density=True) seaborn에도 히스토그램을 지원한다. distplot - 히스토그램+density. 그러나 deprecated. seaborn의 이후 추가된 함수들과 distplot의 API가 너무 달라서 그렇다고 한다. displot과 histplot을 이용하도록 하자. (kde=Tr.. 2023. 4. 11.
[Pandas] Basic Statistics 살펴보기 Import libraries 기본적으로 사용되는 파이썬 라이브러리를 import하자. import numpy as np import scipy as sp import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns DataFrame pandas는 다양한 형식의 파일을 읽고 쓸 수 있다. df = pd.read_csv('my_csv_file.csv') df = pd.read_excel('my_excel_file.xlsx', sheet_name='Sheet1', index_col=None, na_values=['NA']) df = pd.read_stata('my_file.dta') df = pd.read_sas('my_file.sas7.. 2023. 4. 10.
[경제용어] 캥거루 채권, 판다 채권, 불독 채권 경제지를 보다보면 '캥거루 채권', '캥거루 본드' 이런 단어를 볼 수 있다. 신한은행, 캥거루본드 발행 성공…'위기의 한국물' 조달 명맥 이어 (연합인포맥스 기사. 2022.11.08) 물론 기사를 읽다보면 캥거루본드에 대해 설명할 것이다. 그러나 헤드라인만 빠르게 보고 지나가야할 경우도 있다. 여러가지 동물이름과 관련된 채권에 대해 포스팅을 했다. 캥거루 채권 캥거루 채권은 호주 달러로 표시되고 호주 시장에서 외국 기업이 발행하는 채권이다. 그들의 이름은 호주와 밀접한 관련이 있는 동물인 캥거루의 이름을 따서 지어졌다. 캥거루 채권은 외국 기업이 호주 달러로 자금을 조달해 호주 채권 시장을 공략하는 방식이다. 캥거루 채권은 투자자들에게 외국 발행자와 통화에 대한 노출로 포트폴리오를 다양화할 기회를 제.. 2023. 4. 10.
조건부 기댓값과 조건부 분산, Conditional Expectation, Conditional Variance, Double Expectation, Law of Total Variance Conditional Expectation, 조건부 기댓값Conditional Expectation확률변수 $X$와 사건 $A$에 대하여, $A$가 일어났을 때의 $X$의 기댓값(conditional expectation of $X$ given $A$)을 $E(X|A)$라고 한다.\[ E(X|A) = \sum_{x \in R}xP(X=x|A) = \sum_{x \in R}x \cfrac{P(X=x, A)}{P(A)} \]Discrete case두 확률변수 $X$, $Y$에 대하여 $Y$가 주어진 경우 $X$의 조건부 기댓값 $E(X|Y=y)$는 다음과 같다.\[ E(X|Y=y) = \sum xP(X=x | Y=y) = \sum x\cfrac{p_{X, Y}(x, y)}{p_Y(y)} \] Continuo.. 2023. 4. 9.
[논문리뷰] TimesNet, Temporal 2D-Variation Modeling for General Time Series Analysis 1. IntroductionICLR 2023에 publish된 논문이고 주된 내용은interperiod-variation, intraperiod-variation(기간내, 기간 간 변동) 모두 포착하는 모델 아키텍처 제안1차원 시계열 데이터를 2차원 데이터로 변환하여 convolution으로 feature extractionResNet의 residual block을 이용한 TimesBlock 제안파라미터 수를 줄이기 위해 GoogLeNet의 Inception 사용5개의 General Task에 대하여 SOTA 달성장기 예측(long-term forecasting)단기 예측(short-term forecasting)결측치 대입(imputation)분류(classification)이상치 탐지(anomaly .. 2023. 4. 8.
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