Unfazed❗️🎯

Bias(편향) : Gap between the real problem and our model / The expected error created by using a model to apporoximate a real world function/relationship. 모델을 통해 얻은 예측값과 실제 정답과의 차이의 평균 f hat(x) : predicted value f(x) : true value Bias[^f(x)]=E[^f(x)−f(x)] Variance(분산) : change for different training data sets / The amount our predicted values would change if we had a differenct training dataset. It..

Criteria Logistic Regression Naive Bayes Classifier Linear Discriminant Analysis (LDA) Quadratic Discriminant Analysis (QDA) Model Type Parametric Parametric Parametric Parametric Assumption about Data Distribution None on distribution, assumes a linear relationship between log odds and features Assumes independence between features, with specific distribution per class Assumes Gaussian distribu..

Testing for Conflict Serializability Consider a schedule with transactions T1, T2, ..., Tn Precedence graph –A direct graph where the vertices are the transactions –We draw an arc from Ti to Tj if the two transactions conflict, and Ti accesses the data item on which the conflict arises earlier –We may label the arc by the item that is accessed Precedence Graph Example 1 스케줄에 대한 선행 그래프를 작성한 예제이다...

Assessing Model Accuracy So many machine learning methods! • A single best method for all data sets? Nope! • One method may work best on a particular data set. • But, some other method may work better on a similar but different data set How to compare Methods? • Given a set of data, which method will produce the best result? • In other words, how to compare different learning methods? Measuring ..

Correct Execution •What are correct criteria of concurrent executed transactions??? •Two widely-accepted criteria –Conflict serializable –View serializable Note, serial execution of transactions is always correct (why???) 올바른 실행 다수개의 트랜잭션을 동시에 수행할 때 올바른 트랜잭션 실행은 무엇인가를 결정하여야 한다. 트랜잭션은 다수 개의 데이터베이스 연산으로 구성이 되며, 다수개의 트랜잭션이 동시에 수행이 되면 타 트랜잭션에 속한 연산과 서로 혼합되어 수행이 될 것이며, 올바른 트랜잭션 실행에 대한 정확한 정의가 필요하다. 참..

Key terms Y = f(x1, x2, x3) - want to improve sales (Y) of a product -> Y: output variable, dependent variable -control adveritsing budgets : sns(x1), streaming(x2), flier(x3) ->x1, x2, x3 : input variables, independent variables, predictors Key questions 1) What is the relationship between x1, x2, x3 and Y? -> learning 2) How accurately can we predict Y from x1, x2, x3? -> prediction data -- (l..

statistical learning supervised/ unsupervised supervised : given data (x,y), build a model, a mapping Y(input) ~ f(x)(output) - use the model f to predict Y for unknown inputs X' find relationship between factors based on data ex) based on various values year, age, gender ... => wage consider outlier (이상치) https://en.wikipedia.org/wiki/Outlier Outlier - Wikipedia From Wikipedia, the free encyclo..

우선 테스트를 위해 우분투 local에서 db1 데이터 베이스를 생성해 주었다. testuser4로 원격 접속을 한 뒤, show databases; 명령의 결과를 보면 root 계정에서 보이는 5개의 databases가 아닌 1개의 db만 조회할 수 있다. 위와 같이 GRANT ALL PRIVILEGES ON d1.* TO 'testuser4'@'%' IDENTIFIED BY 'PASSWORD'; 의 명령어로 'testuser4'에게 데이터베이스 db1에 속한 모든 테이블(db1.*)에 대한 권한을 부여해 줄 수 있다. (password는 해당 계정의 비밀번호) 권한 부여 이후 flush privileges; 명령을 통해 정보를 갱신해 준다. 다시 외부 터미널로 돌아와 testuser4 계정에서 'sh..

mysql, mariadb에서 데이터 베이스 계정을 생성해 보자. 아래의 쿼리문을 통해 계정을 생성할 수 있다. CREATE USER 'username'@'host' IDENTIFIED BY 'password'; 'username' : 계정 명 'host' : 해당 계정이 데이터베이스에 연결할 수 있는 호스트 지정 'host'를 설정하는 방법에는 여러 방식이 있다. localhost CREATE USER 'username'@'localhost' IDENTIFIED BY 'password'; 라면, username 계정은 로컬 머신에서 데이터베이스 서버에 연결할 때 사용가능하다. 일반적으로 데이터베이스와 같은 서버에서 실행되는 애플리케이션에 사용된다. 와일드카드 '%' CREATE USER 'usernam..

자격증이 개발 실력과 밀접하게 연관된다고 할 수 없지만 학습 동기부여 차원에서 올해는 자격증에 꾸준히 도전해보려 한다. 정보처리기사 : 졸업요건에도 있기 때문에 여유로울 때 빨리 응시해야겠다. => 필기 5월 중순, 실기 8월 초 (합격)TOPCIT : 학교에서 응시료도 지원이 되고 고득점자에게 시상도한다고 해서 도전해보려한다.  => 5월 수준 3(571점) 취득, 10월 중순  AWS SAA => 10월 초 응시 (합격) SQLD : 학교에서 데이터 베이스 수업을 한학기 수강했기때문에 준비해보려 한다.  (난이도가 더 높은 SQLP라는 시험이 있다고 하는데 이번학기 DB응용 수업을 듣게 되면 관심을 가져봐야겠다.) => sqld 5월 25일 (합격)  토익 950+(ielts) : 이건 개발과 관련은..