Linear Regression

선형 회귀

6개 레벨

선형 회귀는 두 변수 간의 관계를 직선으로 모델링하는 기법이에요. 이를 통해 독립변수가 종속변수에 미치는 영향을 설명할 수 있어요. 결과적으로 예측과 추론에 유용한 도구로 사용돼요.

선형 회귀 스킬 여정을 시작하세요

6개의 레벨을 통해 체계적으로 학습하고, 커리어 성장의 기반을 다지세요.

6 레벨 로드맵

단계별 역량 인증

학습 로드맵

6개 레벨

전체 6

Lv 1. 간단한 선형 회귀 모델을 이해하고 기본 예측을 할 수 있어요

1. 선형 회귀 모델
2. 최소자승법
3. 잔차 분석

연습 문제

1.
Matplotlib과 Seaborn으로 히스토그램과 산점도를 그려 데이터 분포를 분석해요.
2.
잔차 e_i의 정의는 무엇인가요?
3.
선형 회귀에서 계수 β0와 β1은 무엇을 의미하나요?
4.
CSV 파일을 Pandas로 불러와 요약 통계와 결측치를 확인해요.

Lv 2. 행렬을 이용한 회귀 계수 추정 과정을 알아요

Lv 3. 회귀분석의 통계적 유의성과 설명력을 평가할 수 있어요

Lv 4. 다양한 규제화 기법으로 과대적합을 완화할 수 있어요

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Lv 5. 실제 프로젝트에 모델을 배포하고 모니터링할 수 있어요

Lv 6. 과적합을 방지하고 예측 성능을 향상시키는 정규화 기법을 모델에 적용할 수 있어요

이 스킬로 지원할 수 있는 채용공고