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계층형 쿼리(Hierarchical Query)

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1. 계층형 쿼리(Hierarchical Query)란? 계층형 쿼리(Hierarchical Query)는 부모-자식 관계(트리 구조)를 가진 데이터를 조회하는 SQL 기법입니다. 일반적인 SQL 쿼리는 평면적(Flat) 데이터를 조회하는 반면, 계층형 쿼리는 트리 구조(Tree Structure)를 탐색할 수 있습니다. … Read more

PCA(Principal Component Analysis)

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1. PCA란? PCA(Principal Component Analysis)는 데이터의 차원을 축소하면서도 데이터의 분산을 최대한 보존하는 기법입니다. 즉, 고차원 데이터를 저차원으로 변환하여 주요 정보만 유지하면서 계산 비용을 줄이고, 데이터의 시각화를 돕는 데 사용됩니다. 2. … Read more

로지스틱 회귀(Logistic Regression)

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1. 개요 로지스틱 회귀(Logistic Regression)는 종속 변수가 범주형(categorical)일 때 사용하는 지도 학습(Supervised Learning) 알고리즘입니다. 특히 이진 분류(Binary Classification) 문제에서 널리 사용됩니다. 예를 들면, 고객이 상품을 구매할지(1) 안 할지(0), 이메일이 스팸(1)인지 … Read more

엘라스틱넷 (Elastic Net)

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엘라스틱넷(Elastic Net) 회귀는 릿지 회귀(Ridge)와 라쏘 회귀(Lasso)의 장점을 결합한 모델입니다.즉, L1 정규화(라쏘)와 L2 정규화(릿지)를 동시에 적용하여 변수 선택과 가중치 축소를 함께 수행합니다. 1. 엘라스틱넷의 핵심 개념 2. 엘라스틱넷 회귀 수식 … Read more

라쏘 회귀(Lasso Regression)

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라쏘 회귀(Lasso Regression)는 선형 회귀(Linear Regression)에 L1 정규화(Regularization)를 추가한 모델입니다.라쏘(Lasso)는 Least Absolute Shrinkage and Selection Operator의 약자로, 변수 선택(Feature Selection) 기능을 제공하는 것이 특징입니다. 1. 라쏘 회귀의 핵심 개념 라쏘 … Read more

릿지(Ridge)

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릿지(Ridge)는 머신러닝과 통계에서 사용되는 릿지 회귀(Ridge Regression) 또는 릿지 정규화(Ridge Regularization) 를 의미합니다. 이는 선형 회귀(Linear Regression)의 일종으로, 과적합(Overfitting)을 방지하기 위해 가중치(Weight)에 패널티를 추가하는 방법입니다. 1. 릿지 회귀(Ridge Regression)란? 2. … Read more

차원 축소(Dimensionality Reduction)

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차원 축소(Dimensionality Reduction)는 고차원의 데이터를 저차원의 공간으로 변환하는 기법입니다. 이는 데이터의 중요한 정보를 최대한 유지하면서 불필요한 정보(노이즈)를 제거하고, 계산 효율성을 높이며, 데이터 시각화와 모델 성능 향상에 기여합니다. 1. 차원 축소의 … Read more

Scikit-learn (사이킷런)

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Scikit-learn은 파이썬에서 머신러닝을 위한 대표적인 라이브러리로, 다양한 머신러닝 알고리즘을 간편하게 활용할 수 있도록 지원합니다. 1. 특징 2. 주요 기능 ① 지도 학습 (Supervised Learning) ② 비지도 학습 (Unsupervised Learning) ③ … Read more

Snapshot too old(ORA-01555) in Oracle

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Oracle “Snapshot too old” 오류와 해결 방법 📌 오류 개요 Oracle에서 “Snapshot too old” 오류는 UNDO 영역 부족으로 인해 발생하는 오류입니다.특히 긴 시간 실행되는 쿼리(대량 데이터 조회, 분석 쿼리 등)에서 … Read more