[TIL] 김민채_201014

### Today I Learn_28

**1. Ridge Regression**
- 회귀모델을 만들다 보면, 과적합을 피할 수 없다.
- 과적합은 학습 오류는 적으나 테스트 오류가 많아져, 타겟 예측도가 떨어지는 issue가 발생한다.
- 이를 해결 하기 위한 방법 중 하나가, 'Ridge Regression'이다.
- Ridge Regression은 bias를 높여 variance는 낮추는 방법으로 과적합이 적어지는 모델을 찾는 것이다.
- variance를 낮추어야 테스트 오류가 작아지고, 결과적으로 타겟 예측도가 높아지기 때문.
- 즉, 데이터의 상관관계를 가장 잘 설명하면서도 모델이 복잡하지 않아 어떤 테스트 값이 와도 예측할 수 있게 하려는 것.
- 그러나, 아직 lambda를 비롯한 패널티항은 스스로 설명이 되지 않는다.

**2. Impression from Today**
- 어제가 힘들다고 생각했는데, 오늘이 진짜였다...
- 어제와 오늘 컨디션이 별로인 것도 있지만, 아직 세세한 내용도 쌓이지 않았는데 (복습해야 쌓이는 나..)
라이브러리 문제가 발생해 힘들었다.
- 그래도 나와 같은 동기 분들이 있어 그나마 위안.
- 어제와 오늘은 오후 시간을 거의 복습으로 사용한다.
- 과제는 저녁 먹고서 시작!
- 당연히 그간 투자한 절대적인 시간과 열정을 불사지른 동기의 실력과 이제 막 시작한 나는 같을 수 없다.
- 나만의 속도로 가기.
- 괜찮다. : - )