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WPF 시작하기 C# .NET Framwork를 통해 프로그래밍을 진행해 보겠습니다. 비쥬얼스튜디오에서 새 프로젝트를 만들어주세요. 저는 비쥬얼스튜디오 2022 커뮤니티 버전입니다. 검색창에 wpf를 검색해서 C# XAML태그가 있는 WPF앱 (.NET Framework)를 눌러주세요. 저는 연습용으로 만들어서 프로젝트 이름을 Practice로 지었습니다. 위치는 원하는 디렉토리로 설정해주세요. 이렇게 비쥬얼스튜디오 화면이 뜨면 완료입니다. 만약 위 화면을 다시 실행시키고 싶으시다면 지정된 경로로 들어가서 sln파일을 실행하면 됩니다. 위에 프로젝트 구성화면에서 솔루션 및 프로젝트를 같은 디렉토리에 배치 체크박스를 체크하시면 sln파일이 제 디렉토리를 기준으로 D:\git\CS-study\Practice\Practice.. 2023. 4. 10.
계층적 군집화 계층적 군집(Hierarchical Clustering)은 n개의 군집으로 시작해 점차 군집의 개수를 줄여 나가는 방법입니다. 유클리디안 거리를 사용해서 계층적 군집분석을 시행해 보겠습니다. import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage X = np.array([[1, 4], [2, 1], [4, 6], [4, 3], [5, 1]]) labels = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'] plt.figure(figsize=(7, 7)) plt.xlim(0, 7) plt.ylim(0, 7) plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1]) for lab.. 2022. 8. 15.
변수선택기법 보스턴 하우징 데이터셋을 이용해서 여러가지 변수선택기법들에 대해 알아보자. import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.feature_selection import RFE, SelectFromModel, SequentialFeatureSelector from sklearn.linear_model import LinearRegression, ElasticNet, Ridge, Lasso from sklearn.model_selection import train_test_split from sk.. 2022. 8. 8.
모수통계 비모수통계 정리 일표본 - 모수 검정 모수적 방법 i) \(\sigma^2\) 을 아는 경우 검정통계량 \(Z = \frac{\overline{X}-\mu_0}{\frac{\sigma}{\sqrt{n}}}\) 를 계산하여 정규성 검정을 시행한다. ii) \(\sigma^2\) 을 모르는 경우 1) n < 30 인 소표본 검정통계량\(T = \frac{\overline{X}-\mu_0}{\frac{S}{\sqrt{n}}}\) 을 계산하여 일표본 t-검정을 시행한다. 2) n \(\geq\) 30인 대표본 검정통계량 \(Z = \frac{\overline{X}-\mu_0}{\frac{S}{\sqrt{n}}}\) 를 계산하여 정규성 검정을 시행한다. 비모수적 방법 i) 대칭성을 가정할 수 없는 경우 부호검정을 시행한다, ii.. 2022. 8. 1.
비모수통계(이표본 위치문제) 이번 포스팅에서는 표본이 두 종류일때의 비모수 통계를 알아본다. Q. 식이요법간에 체중감소의 효과가 같다고 할 수 있는가? 식이요법 A (X) 5.7 7.3 7.6 6.0 6.5 5.9 식이요법 B (Y) 4.9 7.4 5.3 4.6 \(H_0\) : 식이요법간에 체중감소 효과가 같다 \(H_1\) : 식이요법간에 체중감소 효과가 같지 않다 E(X) = 6.5 E(Y) = 5.55 모수적 방법 이표본 t-검정을 실시한다. Var(X) = 3.1 Var(Y) = 4.81 \(S_p^2 = \frac{3.1+4.81}{6+4-2} = 0.98875\) t 통계량을 구해보면 \(t = \frac{6.5-5.55}{\sqrt{0.98875\cdot(\frac{1}{6}+\frac{1}{4})}}=1.48\) t.. 2022. 7. 25.
비모수통계 (일표본 위치문제) 대부분의 경우 모집단에 대한 분포를 가정하고 추정 및 검정을 행하게 된다. 하지만 모수가 특정 모집단을 따른다고 보기 힘든 경우도 있다. 이 때, 모집단의 분포에 관계없이 추론할 수 있는 분포무관 검정에 대해 알아보자. 이번 포스팅에서는 일표본 위치문제만 다룬다. Q. 주어진 전구수명(x)이 35시간보다 크다고 할 수 있는가? 전구 1 2 3 4 5 6 7 수명 25 16 44 62 36 58 38 \(H_0\) : 전구의 수명이 35시간보다 크지 않음 \(H_1\) : 전구의 수명이 35시간보다 큼 E(X) = 39.857 \(S^2\) = 274.143 모수적 방법 점추정량 \(\theta\)는 \(\theta = \overline{x}\) 라고 할 수 있다. 구간추정량(신뢰구간)은 모수가 정규분포를.. 2022. 7. 18.
상관계수 공분산 (Covariance) 두 확률변수 X 와 Y의 선형관계를 나타내는 값 \(Cov(X, Y) = E[(X-E(X))\cdot(Y-E(Y))\)] \(=E(XY)-E(X)\cdot E(Y)\) \(= \frac{\sum_{i=1}^{n}(X_i-\overline{X})\cdot(Y-\overline{Y})}{n}\) * 표본공분산의 경우 n 대신 n-1로 나눔! 공분산은 척도에 민감해서 선형 정도를 알기에는 부적합하다. 따라서 공분산에서 각 확률변수의 표준편차로 나눈 상관계수를 사용한다. 이 때, 상관계수는 \(-1 \leq \rho \leq 1\) 의 값을 가진다. 이 상관계수는 절댓값이 1에 가까울수록 강한 선형연관성을, 절댓값이 0에 가까울수록 선형독립성을 나타낸다. 또한 양수라면 양의 상관성.. 2022. 7. 11.
최대공약수와 최소공배수 약수 1과 자기 자신을 제외한 자연수로 나누었을 때 나머지가 0이 되는 수 ex) 12의 약수 : 2, 3, 4, 6 9의 약수 : 3 공약수 공통되는 약수 ex) 6과 8의 공약수 : 2 10과 20의 공약수 : 2, 5, 10 18, 24, 36의 공약수 : 2, 3, 6 최대공약수 (Greatest Common Divisor) 공약수 중에서 가장 큰 수 ex) 6과 8의 최대공약수 : 2 10과 20의 최대공약수 : 10 18, 24, 36의 최대공약수 : 6 배수 자기 자신에 자연수를 곱해서 나오는 수 ex) 2의 배수 : 2, 4, 6, \(\cdots\) 12의 배수 : 12, 24, 36, \(\cdots\) 공배수 공통되는 배수 6과 8의 공배수 : 24, 48, 72, \(\cdots\).. 2022. 6. 28.
Oasis Ver1.1 해당 글은 (주)빅리더와 국립공원공단과의 합의하에 작성되었습니다. 지난포스팅: Oasis 프로그램을 소개합니다. (tistory.com) Oasis 프로그램을 소개합니다. 해당 글은 (주)빅리더와 국립공원공단과의 합의하에 작성되었습니다. 안녕하세요! Oasis개발자 김찬일 입니다. 작년 여름 빅리더 AI 아카데미를 통해 국립공원공단과 협업 프로젝트를 진행했습니 tripleler.tistory.com 지난포스팅에서는 4월까지 개발한 초기버전입니다. 당연히 몇몇 버그와 개선요청사항이 있었습니다. 개선 기존에는 확대버튼 하나만을 제공하여 전체화면으로 띄우도록 했었는데, 아예 마우스 휠로 확대&축소 자체를 구현해 보았습니다. 작은 동물에 대해 확대해서 쉽게 살펴볼 수 있습니다. 또한 피드백을 받은 내용은 아니지.. 2022. 6. 21.

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