[혼공머신]1주차_머신러닝을 찍먹해보자!

다짐쓰고 바로 공부하는사람? 저요...

주중에는 일 + 운동으로 정신없는 나날을 보냈고, 주말에도 침대에 누워있다가도 해결하지 못했던 업무가 생각나 결국엔 책상앞에 앉고 말았다. (아니 앉아야 했으니 앉았다.) 그리고 미룰 수 있을때 까지 미뤄왔던 머신러닝 공부!!! 혼공 스터디는 처음이라 다른 분들은 어떻게 작성했을까 블로그를 몇개 둘러보고 아 이렇게 하는구나 파악 완료했다. 생각보다 범위는 넒었지만 1챕터는 기본적인 개념과 colab에 대한 전반적인 설명과 이런게 있어~ 정도의 내용이었고, 본격적인 머신러닝 실습을 2챕터에서 공부했다!

 

---

 

1. 기본숙제

01-3 마켓과 머신러닝

 

2. 추가 숙제

02-1 확인문제

1. 비지도 학습은 타겟 없이 입력데이터만을 사용한다. 비지도 학습은 정답을 사용하지 않기 때문에 무언가를 맞출 수 없다.

 

2. train_set과 test_set이 골고루 섞여 있지 않으면 올바른 결과를 도출해 낼 수없다. 데이터가 한쪽으로 치우쳐 있다는 의미로 이와 같은 현상을 샘플링 편향(sampling bias)라고 한다.

 

3. 사이킷런에서는 각 특성에 따른 샘플을 포함하고 있다.

• 특성(feature) > column
• 샘플(sample) > row

test set도 동일한 구성을 가진다.

 

---

 

python으로 데이터 시각화를 배워본 나에게 scatter plot은 이미 수 백번 수 천번 그려왔기에 너무나 쉽긴한데  python 자체를 너무 오랜만에 해서 import 치는 것도 너무나 어색했다. 거기다 이건 시작에 불과할 뿐 이건 분류 문제이니까,,,헤헤 그래도 경험자여서 맞아 이런게 있었지, 이건 이거였어 할 수 있었다. 무엇보다 설명이 너!!무!! 친절해서 불친절한 책으로 공부해서 제대로 이해하기 어려웠던 내용도 쉽게 이해할 수 있어 너무 좋았다. 숟가락으로 밥을 떠서 내 입 앞에 갖다준 느낌이랄까. 아무튼 1주차 얼레벌레 완료 땡땡땡!