[TIL] 오예은_201012

## 키워드
`Linear Regression` `지도학습` `회귀(regression)` `분류(classification)` `baseline model`

## 배운 것
#### 데이터의 예측
- 어림짐작하기(Heuristics): 경험이나 직관에 의존, 선입견에 따라 오류 가능성있음
- 기술 통계학 이용(Descriptive Statistics): 평균, 중간값 등 이용
- 예측 모델 이용(Predictive Model):
* 기준모델: 예측의 기준을 제시 (분류문제-타겟의 최빈 클래스, 회귀문제-타겟의 평균값, 시계열회귀문제-이전 타임스탬프의 값)

#### 회귀예측모델
- 잔차의 제곱의 합(RSS)(SSE, 비용 함수)을 최소화 하는 모델을 찾는다.
- 스케터 플롯을 가장 잘 설명하는 선 -> 회귀선

## 더 해볼 것
- OLS 알아보기

## 느낀점
- 대학교 때 얼핏 배웠던 내용같은데 용어가 낯익으면서도 낯설다.
- 오늘은 간단하게 알아봤지만 머신러닝에서 회귀분석을 어떻게 활용할 수 있을지 기대된다.