[TIL] 김민채_201012

### Today I learn_26

**1. Simple Linear Regression**
- 독립 변수 X와 종속 변수 y의 관계를 가장 잘 설명하는 line
- 관측치와 추정값의 차인 오류의 합을 **가장 최소화하는 모델의 파라미터**를 구하는 것이 핵심 (**min RSS**)
- 모델 학습 후 생성된 **coefficients(회귀 계수)가 바로 모델의 파라미터**이다.
- machine learning은 model -> train -> test -> predict

**2. Impression from Today**
- machine learning의 첫 단추, 이해가 되는 부분도 있었고 아직은 아리송한 것도 있다.
- 음.. 과제는 어찌어찌 해냈지만 좀더 이해에 도움되는 자료를 찾아보며 기본기를 잘 다져야겠다.