[Day 4] 머신러닝 교과서 및 Microsoft의 ML-For-Beginners
안녕하세요!
오늘은 Day 4입니다!
오늘의 내용 요약:
첫 번째, 교과서의 목차를 살펴볼 때 마음에 들었는데 오늘 책을 도착해 봤으니 그렇지 않았다. 내용이 지나치게 사변적이다고 (theoretical) 보고 환불 신청했다. 예전에 파이썬 딥러닝 텐서플로와 파이썬 딥러닝 머신러닝 입문 사고 여러번 온라인 강의를 다 봐서 이제 현실적인(practical) 과제로 빠르게 습득할 수 있다고 믿고 있다.
두 번째로, Microsoft 강의의 Regression 부분을 공부했다.
내용은 다음과 같다.
1. Tools는 그냥 scikit-learn, Jupyter notebooks 등을 간단하게 소개했다.
2. Data는 데이터 준비하는 방식과 matplotlib을 소개했다. 요즘에 인공지능으로 시각화 쉬워졌는데 제가 직접 하는 시각화를 해 봤다. (호박 매출액 및 종류 데이터)
3. Linear 및 Polynomial regression 소개했다
4. Logistic regression 소개했고 Linear과 어떻게 분류해야 하는지와 어떤 때에 어떤 것을 사용하면 좋은지 소개했다
- Linear Regression: Used when modeling the linear relationship between a dependent variable and one or more independent variables.
- Logistic Regression: Used for binary classification problems, where the goal is to classify instances into one of two classes.
내일 ~ ML-For-Beginners 3번 강의를 공부하고 오늘 Kaggle에서 재미있는 데이터나 notebook 찾아 보고 내일 새롭게 스스로 해 보도록 하겠습니다.
오늘은 이상입니다.
내일 뵐게요!
P.S. 새로운 안경 사 버렸어요! ㅎㅎ 드디어
