[Day 4] 머신러닝 교과서 및 Microsoft의 ML-For-Beginners
안녕하세요! 오늘은 Day 4입니다! 오늘의 내용 요약: 파이썬 머신러닝을 이용한 금융 리스크 관리 Microsoft의 ML-For-Beginners 강의 2 - Regression 첫 번째, 교과서의 목차를 살펴볼 때 마음에 들었는데 오늘 책을 도착해 봤으니 그렇지 않았다. 내용이 지나치게 사변적이다고 (theoretical) 보고 환불 신청했다. 예전에 파이썬 딥러닝 텐서플로 와 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