* 이 포스팅은 '응용이 보이는 선형대수학' 을 정리한 포스팅 입니다. * 보기 쉽게 정리하기보단 공부한 내용만 간략하게 정리할 예정입니다. * 간단 정리 1.1 기본적인 수학개념 * 사상(mapping) 집합 A와 B에 대해서 A의 원소가 B의 어떤 원소 하나에 대응될 때, 이 관계를 A에서 B 로의 사상 f 라고 하고 f : A -> B 라고 표현 이때 집합 A를 '정의역', 집합 B를 '공역' 이라고 함. 또한 사상 f에 의해 A 원소들이 대응되는 원소의 상을 '치역' 이때 (1) 전사 공역과 치역이 같은 사상을 전사라고 부른다. -> 대응되지 않는 정의역의 원소가 없을 경우 (2) 단사 or 일대일 사상 정의역의 원소가 다르면 대응하는 상도 다를 경우 단사 혹은 일대일 사상이라고 부른다. 자주보는..

* 공부한 것을 정리한 글이므로 틀린 내용이 있을 수 있습니다. * 더 좋은 방법 또는 틀린부분이 발견될 시 계속 수정하며 업데이트 할 예정입니다. 안녕하세요 오늘은 고전적인 분해법(Classical) 과 STL 분해법 2가지 방법의 특징과 각 방법에서 추세 구하는 방법이 어떻게 다른지 정리 해보려 합니다. 이번에는 온도 데이터 7년치를 사용해 보도록 하겠습니다. import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from darts.datasets import TemperatureDataset plt.style.use('default') df = TemperatureDataset().loa..

* 공부한 것을 정리한 글이므로 틀린 내용이 있을 수 있습니다. * 더 좋은 방법 또는 틀린부분이 발견될 시 계속 수정하며 업데이트 할 예정입니다. 안녕하세요 오늘은 statsmodel을 사용해서 시계열 분해를 정리해보려 합니다. 시계열 분해는 시계열 데이터를 추세(trend), 계절성(seasonality), 잔차(residual)로 나눠주는 분석 방법입니다. 그렇다면 왜 시계열 분해법을 사용할까요?? 기본적으로 시계열 데이터는 AR(AutoRegressive), 즉 자신의 과거데이터에 영향을 받는 자기상관성을 전제로 분석을 합니다. 그렇다면 현재 데이터가 자신의 어떤 과거데이터에 영향을 받는지 알아보는 것이 가장 중요한 일이 됩니다. 하지만 날 것 그대로의 데이터를 보고 분석을 하기는 쉽지 않으니 시..

* 포스팅 날짜를 확인해주세요 * 특히 이수역의 경우 없어지는 가게가 많습니다. * 이수역에 25년 넘게 거주하고 있습니다. 사실 맛집을 좋아하고 하는데 코딩으로 매일 하나씩 포스팅 하는건 무리여서 맛집 포스팅을 시작하게 되었습니다..! 당연히 내돈 내산이고 이수사당에 20년 넘게 산 주민으로서 괜찮은 집들을 소개하려고 합니다. 앞으로 사진을 많이 찍어서 포스팅을 해보도록 하겠습니다.(더 추가하도록 해보겠습니다) 오늘 소개드리는 집은 '쿠킨스테이크 하우스' 입니다. 제가 초등학교 다닐 때도 있었던 집이니 한 20년 다 되어가는집인 것 같네요. 사실 어릴적엔 별로 안좋아했던 집인데 요즘생각하면 이런집도 없는거 같기도 하고 아무튼! 이수역에 소중한 양식집입니다. 천천히 특징을 적어보도록 하겠습니다! 1. 위..