[통계계산] 8. Numerical Integration

통계 계산

[통계계산] 7. Optimization

통계 계산

[표본설계] 5. 계통표집

표본조사

[표본설계] 4. 비추정과 회귀추정

표본조사

[통계계산] 6. Non-linear Equations

통계 계산

[표본설계] 3. 층화임의표집

표본조사

[표본설계] 2. 단순임의표집

표본조사

[통계계산] 5. Interative Methods

통계 계산

[통계계산] 4. QR Decomposition

통계 계산

[시계열 분석] 6. 이분산성 모형

시계열 분석

[표본설계] 1. 표본조사의 개요

표본조사

[통계계산] 3. Cholesky Decomposition

통계 계산

[통계계산] 2. LU Decomposition

통계 계산

[통계계산] 1. Computer Arithmetic

통계 계산

[시계열 분석] 5. 계절성과 추세성

시계열 분석

[해석학] 6. Differentiation

[해석학] 5. Continuity

[시계열 분석] 4. 비정상시계열 및 모형선택

시계열 분석

[해석학] 4. Numerical Sequence and Series

[시계열 분석] 3. ARMA 모형애서의 추론

시계열 분석

[해석학] 3. Basic Topology (2)

자연수, 정수, 유리수, 실수를 설명하고 실수만이 갖는 독특한 성질인 완비성공리를 소개한다.

[시계열 분석] 2. ARMA 모형

시계열 분석

[시계열 분석] 1. 시계열 자료

시계열 분석

[Bayesian] Bayesian Deep Learning - (3) Bayesian Deep Learning

Statistics, Gaussian Process, BNN, Bayesian Deep Learning

[해석학] 2. Basic Topology (1)

자연수, 정수, 유리수, 실수를 설명하고 실수만이 갖는 독특한 성질인 완비성공리를 소개한다.

[Bayesian] Bayesian Deep Learning - (2) Gaussian Process

Statistics, Gaussian Process, BNN, Bayesian Deep Learning

[Bayesian] Bayesian Deep Learning - (1) Introduction

Statistics, Bayesian Statistics, BNN, Bayesian Deep Learning

[SBD] 데드리프트 (Deadlift)

3대운동, SBD, Deadlift, 데드리프트

[SBD] 벤치 프레스 (Bench Press)

3대운동, SBD, Bench Press, 벤치프레스

[SBD] 스쿼트 (Squat)

3대운동, SBD, Squat, 스쿼트

[NLP] Word Embedding : Bag of words / TFIDF / Word2Vec / fastText

자연어처리, NLP, Embedding, Bag of words, TFIDF, Word2Vec, fastText

[Jenkins] Jenkins를 활용한 CI/CD 파이프라인 구축 (4)

Jenkins, EC2, AWS, Docker, CI/CD, DataEngineering

[Categorical Data] 이산형 자료 분석 (6) - Loglinear Models for Contingency Tables

Statistics, Categorical Data, Logistic Regression, GLM, Logit Model

[Categorical Data] 이산형 자료 분석 (5) - Multicategory Logit Models

Statistics, Categorical Data, Logistic Regression, GLM, Logit Model

[Jenkins] Jenkins를 활용한 CI/CD 파이프라인 구축 (3)

Jenkins, EC2, AWS, Docker, CI/CD, DataEngineering

[Categorical Data] 이산형 자료 분석 (4) - Logistic Regression

Statistics, Categorical Data, Logistic Regression, GLM, Logit Model

[Categorical Data] 이산형 자료 분석 (3) - Generalized Linear Model

Statistics, Categorical Data, Logistic Regression, GLM, Logit Model

[Jenkins] Jenkins를 활용한 CI/CD 파이프라인 구축 (2)

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[Categorical Data] 이산형 자료 분석 (2) - Contingency Table

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[Categorical Data] 이산형 자료 분석 (1) - Introduction

Statistics, Categorical Data, Logistic Regression, Logit Model

[Jenkins] Jenkins를 활용한 CI/CD 파이프라인 구축 (1)

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[Apache Spark] Docker 기반 Zeppelin Notebook에서 Scala Spark 공부하기 (1)

Docker, Scala, ApacheSpark, Zeppelin, DataEngineering

[Django] GitHub CI에 Django Test 및 Redis 적용하기

GitHub CI, Django, Test, Redis

[AWS] 3. EC2 입문 : Nginx와 uWSGI

AWS, EC2, Deployment, RDS

[AWS] 2. EC2 입문 : 인스턴스 환경 설정

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[AWS] 1. EC2 입문 : 인스턴스 생성

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[Database] 1. MySQL db 및 user 생성, 그리고 user에게 권한 주기

Backend, Database, MySQL

[Bayesian] 1. 베이즈 정리와 Stan

베이지안 통계학, 베이즈 정리, 사후분포, Stan, MCMC, 계층모델

[Bayesian] 0. Introduction

확률의 정의, 조건부확률, 독립성, 확률분변수, 확률질량함수, 누적분포함수, 적률생성함수

[회귀분석] 1. 단순선형회귀

Linear Regression, Diagnostics, Variable Selection, Non-linear Regression, GLM

[수리통계학] 2. 다차원 확률변수의 확률분포

확률의 정의, 조건부확률, 독립성, 확률분변수, 확률질량함수, 누적분포함수, 적률생성함수

[수리통계학] 1. 확률분포

확률의 정의, 조건부확률, 독립성, 확률분변수, 확률질량함수, 누적분포함수, 적률생성함수

[Github] 1. Contributions : 잔디밭에 대한 모든 것

Github Contributions

[회귀분석] 0. Introduction

Linear Regression, Diagnostics, Variable Selection, Non-linear Regression, GLM

[선형대수학] 0. Introduction

Linear Algebra with Matrix

[해석학] 1. The Real and Complex Number Systems

실수의 완비성공리부터 연속함수, 미분가능함수, 리만적분까지를 다룬다.

[수리통계학] 0. Introduction

확률분포의 정의에서부터 출발하여 여러 가지 표본분포를 소개한다.