DS and stats

여름 논문시즌이 시작되면서 시간이 좀 남게 되었다. 수업이 모두 다 끝나면서 미팅때문에 학교 가는 것 아니면 (이것도 나만 감 ,,, 주로 온라인이 대세) 주중에는 개인적으로 작업하는 시간이 되어버려서 집중이 잘 안되고 취업도 아직 입사하려면 최소 3개월은 더 있어야해서 graduate scheme이 아닌 나는 잠시 붕 뜬 상태가 되버렸음 ㅜㅜ 그래서 그 동안 kaggle을 이용해서 포트폴리오를 쌓을 계획이다 ㅋㅋㅋ toward datascience를 구독하던 중에 https://towardsdatascience.com/10-datasets-from-kaggle-you-should-practice-on-to-improve-your-data-science-skills-6d671996177 10 Datase..

머신러닝이란? 컴퓨터가 예제(데이터)를 통해 학습하고 모든 인풋을 일반화시키는 것. 과정으로는 1. 문제를 설정하고 2. 데이터를 얻는다 3. 모델을 정하거나 디자인한다. 4. 최적화를 통해 데이터를 모델에 적용한다 5. 성능 측정으로 이루어진다. 머신러닝은 크게 지도학습(supervised learning)과 비지도 학습(unsupervised learning)으로 나누어지는데, 그 나누는 기준은 y라는 결과가 있냐 없냐의 차이가 된다. 그래서 비지도학습에서는 패턴을 찾는 것이 주가 된다. 먼저 지도 학습에 대해 이야기하자면, 분류(classification), 회귀분석(regression) 두 종류가 일반적인데, 그중분류인 경우, output이 이산형(discrete)이다. 회귀분석인 경우, f를 구..