[TIL] 정유태_201215

- **키워드**: `배운 내용에 해당하는 키워드를 2-3개 정도 적습니다 (예: Python, pandas, 시각화, etc.)`

--> `CountVectorizer` `TfidfVectorizer` `K-NN` `임베딩`

- **배운 것**: `어떤 내용을 배웠는지 간략하게 적습니다`

1. CountVectorizer, TfidfVectorizer을 통한 벡터화
2. K-NN, cosine similarity를 통한 유사도 측정
3. 임베딩

- **더 알고 싶은 부분 / 공부하고 싶은 부분**: `더 알고 싶거나 공부할 필요가 있는 부분에 대해 작성합니다`

--> 각 벡터화와 임베딩이 결과에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 알고 싶음. 또한, 어떤 하이퍼파라미터들이 존재하는 지 알고 싶음.

- **느낀 점**: `오늘 하루에 대한 감상, 기분 등을 간단하게 작성합니다`

--> 지난 section에 간단하게 다뤘던 벡터화에 대해 다뤄 흥미로웠음.

The issue body is the only artifact mentioned and contains a TIL entry about CountVectorizer, TfidfVectorizer, K-NN, cosine similarity, and embeddings. No file, test, or entry point is provided; completion would require a defined documentation change and a way to verify that the note meets the repository’s expected format.

Written by the indexing model from the issue text.