자바(Java)는 객체지향 프로그래밍(OOP) 언어로, 객체지향 프로그래밍의 원칙과 개념을 기반으로 설계되었습니다. 여기서 객체지향 프로그래밍에 대한 기본 개념과 자바에서의 구현에 대해 살펴보겠습니다. 객체지향 프로그래밍 (OOP) 개념: 클래스와 객체: 클래스(Class): 객체를 생성하기 위한 설계도 또는 틀. 데이터와 메서드로 구성됨. 객체(Object): 클래스를 기반으로 실제로 생성된 인스턴스. 각 객체는 고유한 상태를 가질 수 있고, 클래스에서 정의한 메서드를 호출할 수 있음. 캡슐화 (Encapsulation): 데이터와 해당 데이터를 처리하는 메서드를 하나로 묶음. 정보 은닉을 통해 객체 내부의 상세한 구현을 숨기고 외부에서는 필요한 기능만 사용할 수 있도록 함. 상속 (Inheritanc..

자바(Java)는 객체지향 프로그래밍 언어로, 1995년에 선보여졌으며 현재까지도 광범위하게 사용되고 있는 언어 중 하나입니다. 자바는 간결하고 이식성이 뛰어나며, 다양한 플랫폼에서 실행될 수 있는 특징이 있습니다. 이제 자바의 기초 문법과 개념을 간단히 살펴보겠습니다. 클래스와 객체: 자바는 객체지향 프로그래밍 언어이므로, 모든 코드는 클래스와 객체로 구성됩니다. 클래스는 객체를 생성하기 위한 틀 또는 설계도로, 객체는 클래스로부터 생성된 인스턴스입니다. // 예시 클래스 public class MyClass { // 멤버 변수 int myVariable; // 메서드 void myMethod() { // 메서드 내용 } } // 객체 생성 MyClass myObject = new MyClass(); ..

클러스터링은 유사한 특성을 가진 데이터 포인트들을 그룹으로 묶는 비지도 학습 기법 중 하나입니다. 여러 클러스터링 알고리즘이 있지만, 여기서는 K-Means와 DBSCAN에 대해 설명하겠습니다. K-Means 클러스터링: 특징: K개의 클러스터: 사용자가 지정한 K개의 클러스터로 데이터를 그룹화합니다. 중심 기반: 각 클러스터는 중심(centroid)을 가지며, 각 데이터 포인트는 가장 가까운 중심에 할당됩니다. 이터레이티브: 데이터 포인트를 반복적으로 재할당하고 클러스터 중심을 업데이트하여 수렴합니다. 사용 예: from sklearn.cluster import KMeans # 모델 생성 kmeans_model = KMeans(n_clusters=3) # 모델 훈련 kmeans_model.fit(X) ..

결정 트리(Decision Tree)와 랜덤 포레스트(Random Forest)는 기계 학습에서 사용되는 강력한 알고리즘 중 두 가지입니다. 결정 트리 (Decision Tree): 특징: 분류 및 회귀: 분류와 회귀 모두에 사용할 수 있는 다목적 알고리즘입니다. 트리 구조: 의사 결정을 트리 구조로 나타냅니다. 각 노드는 특정 특성을 기준으로 데이터를 분할합니다. 간단하고 해석하기 쉬움: 시각적으로 표현하기 용이하며, 의사 결정 과정을 이해하기 쉽습니다. 과적합 경향: 트리의 깊이가 깊어지면 과적합이 발생할 수 있습니다. 사용 예: from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier # 모델 생성 dt_model = DecisionTreeClassifier() # 모델..

로지스틱 회귀 분석은 종속 변수가 이항(binary)인 경우에 사용되는 통계적인 분석 기법 중 하나입니다. 이는 주로 이진 분류 문제에 적용되며, 데이터가 두 개의 클래스 중 하나에 속하는지를 예측하는 데 사용됩니다. 로지스틱 회귀 모델: 로지스틱 회귀 모델은 선형 회귀 모델을 확장하여 로지스틱 함수 (시그모이드 함수)를 사용하여 0과 1 사이의 값을 출력합니다. [ P(Y=1) = \frac{1}{1 + e^{-(\beta_0 + \beta_1X_1 + \beta_2X_2 + \ldots + \beta_nX_n)}} ] (P(Y=1)): 종속 변수가 1일 확률 (e): 자연 로그의 밑 (오일러 상수) (\beta_0, \beta_1, \ldots, \beta_n): 모델의 파라미터 (절편 및 회귀 계수..

선형 회귀 분석은 종속 변수와 하나 이상의 독립 변수 간의 관계를 모델링하는 통계적 방법 중 하나입니다. 주로 두 변수 간의 선형 관계를 나타내는 직선을 찾아내어 예측 및 분석에 사용됩니다. 이 방법은 데이터 포인트들이 어떤 패턴을 따르는지를 설명하는데 사용됩니다. 단순 선형 회귀: 모델: [ Y = \beta_0 + \beta_1X + \epsilon ] (Y)는 종속 변수, (X)는 독립 변수, (\beta_0)는 절편 (y 절편), (\beta_1)는 기울기 (회귀 계수), (\epsilon)는 오차 항을 나타냅니다. 목적: 주어진 데이터로부터 최적의 절편과 기울기를 찾아내어 예측 모델을 만드는 것이 목적입니다. 다중 선형 회귀: 모델: [ Y = \beta_0 + \beta_1X_1 + \beta..