Baek Chang Hyeon
I keep the promises between Prof. and I
Homework #12 General Deep Learning
Homework #11 Backpropagation
Homework #10 Data Analysis
var1 = G(게임 수)
var2 = W(승리)
var3 = L(패배)
var4 = 승률
var5 = PTS(총 득점) 
var6 = 2PM(2점슛 성공)
var7 = 2PA(2점슛 시도)
var8 = 2P%(2점슛 성공률)
var9 = 3PM(3점슛 성공)
var10 = 3PA(3점슛 시도) 
var11 = 3P%(3점슛 성공률)
var12 = FGM(야투 성공)
var13 = FGA(야투 시도)
var14 = FG%(야투 성공률)
var15 = FTM(자유투 성공)
p (p-값):
p-값은 상관계수의 통계적 유의성을 나타내며, 보통 0.05 이하일 때 해당 상관관계가 유의미하다고 판단합니다.
만약 p 값이 0.05보다 크다면, 그 상관관계는 우연에 의한 것일 가능성이 있습니다.
r (상관계수):
r의 값은 -1에서 1 사이로, 두 변수 간의 상관관계의 방향과 강도를 나타냅니다.
r = 1: 완전한 양의 상관관계.
r = -1: 완전한 음의 상관관계.
r = 0: 상관관계 없음.
r² (결정 계수):
결정 계수는 상관 계수의 제곱으로 계산되며, 두 변수 간의 관계의 설명력을 나타냅니다.
예를 들어, r² = 0.8이라면 이는 두 변수 간의 관계에서 80%의 설명력을 가진다는 의미.
Homework #9 Global optimum-based weight setting
Homework #8 Genetic Algorithm
 
Homework #7 SCM
The problem with RL
1. 실제로 위 문제처럼 cost의 값이 간단하지 않습니다.
2. 실제로 
와 
의 값이 작게 설정되어 있지 않습니다.
3. 실제론 demend의 값이 고정적이지 않고 계속 흔들립니다.
4. 문제가 복잡해 질 수록 해결하는 데 있어 많은 시간을 소요합니다.
5. 이처럼 값이 정해져 있는 상태에서 계산하면, 특정된 상황에서만 최적화가 된다.
Homework #6 Dual Problem
Homework #5 Gradient besed NLP
Homework #4 NLP Function
Homework #3 Newsvendor problem
Homework #1 Linear Programming