<TIL> 2024-01-30

배또가또 2024. 1. 30. 23:37

오늘은 머신러닝 기초 강의를 수강 완료했고 머신러닝 모델에서의 선형회귀와 로지스틱 회귀를 학습했다.

그리고 심화강의에 들어서서 EDA 및 전처리 부분을 학습했다.

머신러닝의 선형회귀와 통계학에서의 전통적 선형회귀는 사실상 같은 것이기 때문에 또 한 번 복습을 하는 느낌이었다.

EDA 및 전처리의 경우 지난 주차에서 들었던 데이터 전처리 및 시각화와는 다르게 머신러닝 모델에 데이터를 넣기 위한 데이터의 형태를 보는 시각화, 그리고 머신러닝 모델에 넣기 위한 형태로 가공하는 데이터 전처리였다.

전처리의 경우에는 어떻게 하는지는 잘 알고 있는 부분이었는데, 현업에서 실제로 데이터를 다루는 튜터님의 전처리에 대한 견해를 들어볼 수 있어서 좋은 강의였다고 생각한다.

그리고 단순 선형회귀에 대해서 복습해보는 시간을 가지면서 블로그를 작성했다.

작성한 블로그 링크는 아래에 첨부했다.

<통계학> 단순선형회귀 - 1

회귀분석(Regression)이란? 하나 혹은 그 이상의 원인(독립변수)과 종속변수가 있을 때 독립변수를 이용하여 Y를 예측하고자, 두 변수간의 관계를 가장 잘 기술하는 선을 찾는 분석 방법 단순 선형

jinhyunbae.tistory.com

내일은 머신러닝 심화을 마저 수강을 마칠 예정이고, 선형 회귀에 대한 Python 통계와 머신러닝 코드를 작성해서 블로그에 남길 예정이다.