[TIL] 김가연_201012

- **키워드**
- Linear Regression, scikit-learn

- **배운 것**
- 지도학습(분류/회귀) vs. 비지도학습 정리
- Heuristics, 기술통계, 예측 모델 차이점 정리
- scikit-learn으로 간단한 Linear Regression 해보기

- **어려웠던 부분**
- baseline model이 뭘 의미하는지 잠깐 이해가 가지 않았었는데, 강의도 다시 듣고 검색을 해보니 예측모델을 만들었을 때 성능 판단의 최소 기준이 되어주는 모델 같다. 새로운 모델을 쓸 때 예를 들어 '단순히 평균값으로 예측해도 잔차가 이 정도인데 이것보다는 작아야 효과가 있지!' 하는 기준을 마련해주나보다.

- **더 알고 싶은 부분 / 공부하고 싶은 부분**
- feature Matrix에 오는 데이터는 범주형이든 숫자형이든 상관없다고 하셨는데, 범주형 데이터를 숫자로 바꾸는 방법이 one-hot encoding만 하면 되는 것인지 확인해봐야겠다. one-hot encoding한 결과를 그대로 다 넣으면 풀랭크가 안되지 않나...?

- **느낀 점**
- 프로젝트 끝나고 몸살 때문에 주말 내내 잠만 자느라 warm up 시작 시간 전까지도 비몽사몽했다. 다행히 오늘 수업의 내용이 흥미로웠고 또 과제도 진라면 순한맛(에 심지어 스프 반만 넣은 맛)인 덕분에 제정신을 찾을 수 있었다. 체력이 정말 중요하다.
- 이번 section이 끝나면 데이터 사이언스의 'ㄷ'정도는 할 수 있는건가 하는 작지만 포부가 큰 기대가 된다.
- 오늘은 지훈님과 함께 한 첫 세션이었다. 프로젝트 끝나고 오랜만에 듣는 수업에, 수업 주제도 바뀌고, 분위기도 바뀌니까 뭔가 다시 새로운 시작을 하는 것 같았다.