본문 바로가기

전체 글523

가우스소거법 vs 가우스조르단소거법 1번연립방정식(1) x₁ + x₂ + 2x₃ = 8(2) -x₁ - 2x₂ + 3x₃ = 1(3) 3x₁ - 7x₂ + 4x₃ = 10==================================1-1. 가우스 소거법[확대행렬]1 1 2 | 8-1 -2 3 | 13 -7 4 | 10첫 번째 열 아래를 0으로 만든다.R2 ← R2 + R1R3 ← R3 - 3R1그러면1 1 2 | 80 -1 5 | 90 -10 -2 | -14둘째 열 아래를 0으로 만든다.R3 ← R3 - 10R2계산:R3 = (0, -10, -2 | -14) - 10(0, -1, 5 | 9)= (0, -10, -2 | -14) - (0, -10, 50 | 90)= (0, 0, -52 | -104).. 2026. 4. 20.
한국투자증권 API 활용 주식종목 시세 예측 https://apiportal.koreainvestment.com/intro KIS Developers한국투자증권 Open API 포탈apiportal.koreainvestment.com (한국투자증권 API 포털) 애플 신제품 출시 이벤트 전후 주가 변동 분석애플 신제품(iPhone, WWDC 등) 출시 이벤트를 기준으로이벤트 전후 주가 흐름 및 수익률 변화를 분석이벤트 구간 수익률과 일반 기간(비이벤트 구간) 수익률을 비교하여이벤트 효과(상승/하락 여부)를 검증분기 평균 수익률 대비 이벤트 기간 수익률을 비교하여신제품 출시가 실제로 유의미한 영향을 주는지 분석활용 데이터:한국투자증권 Open API를 활용하여 해외주식 AAPL(애플) 종목의기간별 시세 데이터를 수집데이터 수집 방법:한국투자 Op.. 2026. 4. 12.
기계학습특론 6주차 보호되어 있는 글 입니다. 2026. 4. 9.
기계학습특론_4주 단순 선형회귀 : 주어진 학습 데이터를 이용하여 손실함수를 최소화하는 탐색다중 선형회귀 : 다중일 뿐 동일* 경사하강법 : L(w)를 최소화하는 w를 탐색하는 방법 분류(Classification) : 특성 값의 집합으로 설명되는 개체의 소속 클래스- 카테고리를 예측하는 작업 특징벡터: 개별 학생의 '학과'와 '평점'이라는 정보를 2개의 성분으로 구분된 벡터로 표현 가능특징공간: 개별 관측 값을 특징 벡터의 성분의 개수와 동일한 차원의 공간에 존재하는 하나의 점으로 표시 가능베이즈 규칙사후확률 -> 소프트맥스 등 원리가 있음. 선형 판별함수의 이해g(x) = W * X = wTx(내적연산)선형판별함수를 사용한 소속 클래스 예측- 소속 클래스를 모르는 관측 x'이 주어졌을 때 x'의 소속 클래스 예측 절차.. 2026. 3. 26.

티스토리툴바