| 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 | 31 |
Tags
- node.js
- WebGL
- 우리들교회
- R
- 몽고디비
- 빅데이타
- openCV
- data science
- 확률
- 데이터 과학
- 빅 데이터
- probability
- Artificial Intelligence
- Big Data
- 주일설교
- 통계
- 김양재
- 인공지능
- No SQL
- 빅데이터
- Statistics
- 빅 데이타
- nodeJS
- Machine Learning
- MongoDB
- 김양재 목사님
- 딥러닝
- Deep learning
- 김양재 목사
- c++
Archives
- Today
- Total
목록후진제거법 (1)
Scientific Computing & Data Science
[Artificial Intelligence] Multiple Linear Regression with R
이번 글에서는 Multiple Linear Regression(다중 선형 회귀분석)에 대한 기초 통계 이론에 대한 소개와 이에 대한 R 프로그래밍에 대해 알아보기로 한다.Theoretical Background일반적으로 얻어지는 데이터들은 여러 개의 독립변수들에 의해 얻어진다. Multiple Linear Regression은 이러한 여러 개의 독립변수(설명변수)들과 종속변수(반응변수)들 간의 관계(모델)를 도출하고, 얻어진 모델을 이용하여 특정 독립 변수에 대한 추정값을 얻는 기법이다. 다음은 n개의 독립변수들을 갖는 Multiple Linear Regression 모델이다: \( \displaystyle{ y = \beta_0 x_0 + \beta_1 x_1 + \cdots + \beta_n x_n ..
Artificial Intelligence
2016. 2. 6. 23:54