[TIL] 오예은_200924

- **키워드**: `Scree Plot` `Supervised / Unsupervised Learning` `K-means clustering`
- **배운 것**:
--> scree plot: 몇개의 feature를 사용했을 때 얼마나 (데이터에 대한) 설명력을 설명할 수 있는지 나타낸 그래프
--> Supervised learning: 이미 학습된 데이터가 있거나 답이 있는 상태에서 데이터를 예측하거나 분류
--> Unsupervised learning: 이전에 데이터가 없거나 답이 없는 상태에서 데이터 자체의 특성을 보고 데이터를 분류
--> K-means clustering: 어떤 임의의 점을 중심으로 하여 그 중심점과 데이터 간의 연관성을 통해 계속 재분류하여 데이터를 분류하는 비지도학습의 일종

- **어려운 부분 / 공부하고 싶은 부분**:
--> scree plot의 개념은 알겠는데 코딩 부분에서 역시나 막힌다. 그리고 이걸 pca 하기 전에 하는건지? elbow plot이랑 같은 개념인지 조금 혼동이 온다. 확인해봐야겠다.

- **느낀 점**:
--> 이번주 내내 미로속을 걷는 느낌이었는데 오늘 강의를 듣고 나서 출구를 찾은 느낌이다. 머신러닝/데이터 분석을 위해서 수학을 공부하는건 원리를 알아야 그에 맞게 활용할 수 있기 때문일 것이다. k-means 처럼 나의 뇌도 얼른 적합한 중심점을 찾아서 계속 들어오는 지식들을 잘 분류했으면 좋겠다.