Today I Learned (2024-08-22)목차Today I Learned (2024-08-22)오늘 공부한 내용1. KDT (ML)머신러닝 과제 하기2. 인프런(공공데이터 분석)마무리하기어려웠던 내용궁금한 내용과 부족한 내용느낀 점오늘 공부한 내용1. KDT (ML)머신러닝 과제 하기회원 만료및탈퇴 데이터를 이용하기Random Forest Regression 모델 사용과집합 데이터였다.시간이 부족하였다.2. 인프런(공공데이터 분석)마무리하기시도별 공원 비율구하기scatterplot 으로 전국 도시공원 시각화시도별 도시공원 빈도수 구하기pairplot 으로 서브플롯 그리기지도 표현(folium)어려웠던 내용머신러닝 실습 과제가 어려웠다.이유는 방향?을 못잡겠다.궁금한 내용과 부족한 내용머신러닝 잘..

Today I Learned (2024-08-21)목차Today I Learned (2024-08-21)오늘 공부한 내용1. KDT(ML)경사하강법의 종류다항 회귀로지스틱 회귀소프트 맥스 회귀차원의 저주차원축소비지도학습(Unsupervised Learning)군집화 (Clustering)2. CalculusLimits(극한)어려웠던 내용궁금한 내용과 부족한 내용느낀 점오늘 공부한 내용1. KDT(ML)경사하강법의 종류배치 경사하강법배치크기(Batch size)가 전체 학습데이터셋 크기와 같은, 즉 스텝이 1번 발생하는 경사하강법특징학습데이터 셋이 크면 많은 시간과 메모리 필요하다는 단점 존재 확률적 경사하강법(SGD)한번의 스텝에 하나의 데이터에 대한 예측값을 실행한 후에 그 결과를 이용해서 그래디언트를..

Today I Learned (2024-07-12)목차Today I Learned (2024-07-12)오늘 공부한 내용1. KDT(Machine Learning)Classification(분류)t-value(유의수준)결정 트리(Decision Tree)KNN(K-Nearest Neighbor) 알고리즘유클리드 거리(Euclidean Distance)앙상블 학습(모델)회귀(Regression)경사하강법(Gradient Descent)어려웠던 내용궁금한 내용과 부족한 내용느낀 점오늘 공부한 내용1. KDT(Machine Learning)Classification(분류)분류는 학습데이터로 주어진 데이터의 피쳐와 레이블값을 머신러닝 알고리즘으로 학습해 모델을 생성하고, 이렇게 생성된 모델에 새로운 데이터 값이..