Sangong Note https://sangongnote.pages.dev 산업공학을 공부하며 수학, 통계, 데이터와 AI로 문제를 푸는 과정을 기록합니다. ko-KR PCA는 왜 분산이 최대인 방향을 찾는가? https://sangongnote.pages.dev/notes/pca-variance/ https://sangongnote.pages.dev/notes/pca-variance/ Sun, 13 Sep 2026 00:00:00 GMT PCA를 단순한 차원 축소 함수가 아니라 최적화 문제와 고유값 문제의 관점에서 이해한다. 시계열 문제에서 Random K-Fold를 사용하면 안 되는 이유 https://sangongnote.pages.dev/notes/time-series-validation/ https://sangongnote.pages.dev/notes/time-series-validation/ Tue, 08 Sep 2026 00:00:00 GMT 시간 순서를 무시한 검증이 미래 정보를 누출하는 방식과 올바른 백테스트 설계를 살펴본다. 경제성공학에서 NPV와 MARR 이해하기 https://sangongnote.pages.dev/notes/npv-marr/ https://sangongnote.pages.dev/notes/npv-marr/ Sat, 29 Aug 2026 00:00:00 GMT 현금흐름의 시간가치와 최소요구수익률을 연결해 투자 대안을 비교하는 원리를 정리한다. LightGBM과 CatBoost의 차이를 실험으로 이해하기 https://sangongnote.pages.dev/notes/lightgbm-catboost/ https://sangongnote.pages.dev/notes/lightgbm-catboost/ Tue, 18 Aug 2026 00:00:00 GMT 범주형 변수가 많은 테이블 데이터에서 두 부스팅 모델의 학습 방식과 성능을 비교한다. Monte Carlo Simulation으로 불확실성을 다루는 방법 https://sangongnote.pages.dev/notes/monte-carlo/ https://sangongnote.pages.dev/notes/monte-carlo/ Wed, 05 Aug 2026 00:00:00 GMT 하나의 예측값 대신 가능한 결과의 분포를 만들어 의사결정 위험을 계산한다.