Growth/통계46 테슬라 기사로 알아보는 데이터 분석 https://www.youtube.com/watch?v=usbF1-NxGwc&ab_channel=DataScientist%EC%9D%B4%EC%A7%80%EC%98%81 단순히 숫자가 나오는 게 아니라 그 속에 어떤 가정과 어떤 과정을 통해 도출되었는지가 더 중요 2022. 7. 20. 머신러닝 11강 part 3: 특이도, Specificity, TNR, FPR, ROC, AUC | 레이더 감지 알람 https://www.youtube.com/watch?v=2gw-HmNlc-A&ab_channel=%EB%8F%84%EC%9B%80%EC%BD%94%EB%93%9C%EC%89%AC%EC%9A%B4%EC%98%88DoumCode%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0%ED%99%8D%EA%B5%90%EC%88%98 2022. 7. 20. 머신러닝 11강 part 2: 민감도, 정밀도, Fscore, PR curve | 바이러스 진단, recall, sensitivity, precision, ppv https://www.youtube.com/watch?v=MMluFO1Qh4Y&ab_channel=%EB%8F%84%EC%9B%80%EC%BD%94%EB%93%9C%EC%89%AC%EC%9A%B4%EC%98%88DoumCode%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0%ED%99%8D%EA%B5%90%EC%88%98 2. F-beta Score https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.fbeta_score.html sklearn.metrics.fbeta_score scikit-learn.org 3.PR(Precision-Recall) Curve https://scikit-learn.org/stable/modules/gene.. 2022. 7. 20. [StatnMath] [머신러닝/기계학습] [분류모델] 불균형데이터학습에서 F1을 확인해야하는 이유 https://www.youtube.com/watch?v=IquLhif4xQ4&ab_channel=DataScientist%EC%9D%B4%EC%A7%80%EC%98%81 2022. 7. 20. Predicting Customer Lifetime Value with “Buy ‘Til You Die” probabilistic models in Python https://towardsdatascience.com/predicting-customer-lifetime-value-with-buy-til-you-die-probabilistic-models-in-python-f5cac78758d9 Predicting Customer Lifetime Value with “Buy ‘Til You Die” probabilistic models in Python What is a customer worth? How many more times a customer will purchase before churning? How likely is he to churn within the next 3 months… towardsdatascience.com CLV 1. In non-.. 2022. 7. 11. 벅슨의 역설 https://perfectmoment.tistory.com/m/2125 직관에 반하는 통계결과를 만들어내는 '벅슨의 역설'이란? 축적된 경험은 판단을 도와주지만, 때로는 그 경험이 판단을 왜곡시키는 경우도 흔히 발생합니다. 사람의 판단을 왜곡시키는 편견의 일종인 '벅슨의 역설'에 대해 시드니공과대학 경제학부의 perfectmoment.tistory.com 2022. 7. 9. 이전 1 ··· 4 5 6 7 8 다음
