PCA는 왜 분산이 최대인 방향을 찾는가?
PCA를 단순한 차원 축소 함수가 아니라 최적화 문제와 고유값 문제의 관점에서 이해한다.
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Notes
개념을 외우기보다 왜 그렇게 작동하는지 설명합니다. 하나의 글은 여러 분야를 가로지를 수 있습니다.
시계열 문제에서 Random K-Fold를 사용하면 안 되는 이유
시간 순서를 무시한 검증이 미래 정보를 누출하는 방식과 올바른 백테스트 설계를 살펴본다.
경제성공학에서 NPV와 MARR 이해하기
현금흐름의 시간가치와 최소요구수익률을 연결해 투자 대안을 비교하는 원리를 정리한다.
LightGBM과 CatBoost의 차이를 실험으로 이해하기
범주형 변수가 많은 테이블 데이터에서 두 부스팅 모델의 학습 방식과 성능을 비교한다.
Monte Carlo Simulation으로 불확실성을 다루는 방법
하나의 예측값 대신 가능한 결과의 분포를 만들어 의사결정 위험을 계산한다.