[TIL] 오예은_201216

## 키워드
`Document Classification` `SVD` `LSA` `embedding`

## 배운 것
- SVD: 차원을 축소하여 중요 정보만 남김(Truncated SVD: n차원으로 줄이면서 나머지는 버림, Full SVD: 나머지도 가져감)
- 구글에서 추천하는 방법 : (문서개수/문서당 단어개수) 값에 따라 Machine learning(N-gram) 또는 Deep learning(sequence)활용

## 느낀 점
- 뭔가 많이 배운 것 같은데 머릿속에 잘 들어오지 않았다. 그나마 구글 문서에 꽤나 친절하게 설명되어 있어서 수업이 이런 흐름이었구나 정도만 이해했다.
- 숙지되지 않은 상태로 시간이 계속 흐르는 것 같아서 일단 노트에 있는 코드를 활용해보려고 시도했지만 에러가 계속 났다. 이 에러들을 다 해결하고 나면 어느정도 이해가 되지 않을까 싶다.
- 오늘의 개인 목표는 과제 제 시간에 완성해서 제출하기!