조수현님의 블로그

아니 나 너무 어렵다 진짜. 너무 어렵다 너무 모르겠다!뭘 모르는지도 모르겠다! 10분만에 한 강 한 강이 끝나버리고!오늘 다 들었는데 뭘 가르쳐주는지도 모르겠고 뭘 배운건지도 모르겠고!모르겠다!머신 러닝 러닝 머신 머닝 러신 힘들다 진짜 뭐지?그리고 여태 주피터 노트북만 쓰다가 어제부터 vscode를 쓰게 되었다.그리고 git hub 업로드도 할 줄 안다!근데 그거 말고는 딱히.... 새 강의 들어온 이후로 진짜 막막하다.(전) 5합지졸 팀과 모여서 이야기를 나누었다.그들도 힘들다고 한다.. 다들 힘들다고 한단다.흐으으으으으으으으으으ㅡ으으으으으음이번 주 중간에 갑자기 조가 바뀌어서 그 이후부터 조금 집중이 안됐는데강의내용도 어려우니 더 그런 듯 하다배고프다...아까 저녁 먹을걸... 귀찮아서 밥을 안먹..

1. 머신 러닝...강의...3주차까지 들었다...지도학습(Supervised Learning): 입력 데이터(X)와 정답(y)을 기반으로 학습하는 알고리즘.회귀 모델 (Regression):데이터를 예측 가능한 연속 값으로 변환.선형 회귀 (Linear Regression): 데이터를 직선으로 표현해 결과를 예측.분류 모델 (Classification):데이터를 그룹으로 나눔.로지스틱 회귀(Logistic Regression): 시그모이드 함수로 확률 기반 분류.근데 솔직히... 솔직히... 오늘 하루 종일 복사 붙여넣기만 한 것 같다.환경 구축하는 게 생각보다 어려워서 해멨다. 어제도 분명히 이렇게 쓴 것 같은데...오늘 또 새로운 라이브러리를 깔고.. 안깔려서 또 찾아보고... 검색하고... 붙여넣..

회귀 모델이란?목적: 숫자(연속적인 값)를 예측하는 것.예:집 크기 → 집 가격공부 시간 → 시험 점수자동차 연비 → 주행 거리1.  선형 회귀 (Linear Regression)선형 회귀의 기본 아이디어"직선을 그려서 데이터를 설명하자!"데이터를 2차원 평면에 찍은 후, 그 사이를 통과하는 최적의 직선을 찾습니다.이 직선을 사용해 새로운 데이터를 예측합니다.예시 1) 집 크기로 집 가격 예측데이터집 크기(제곱미터)와 집 가격(천만 원)의 관계:크기 (X): 50, 60, 70, 80, 90가격 (y): 30, 40, 50, 60, 70작업데이터를 그래프에 찍습니다:X축: 집 크기 (50, 60, 70...).Y축: 집 가격 (30, 40, 50...).직선을 그립니다:직선의 방정식: y=ax+by = ..