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머신러닝 2024.02.01 - [데이터 분석 공부/머신러닝] - 머신러닝 - 전처리(인코딩, 스케일링)(24.02.01) 머신러닝 - 전처리(인코딩, 스케일링)(24.02.01) 전처리(인코딩 & 스케일링) 인코딩이란 모델이 처리하기 쉬운 값으로 기존 값을 바꾸는 것을 의미한다. 범주형 데이터(Encoding) 레이블 인코딩(Label Encoding) One-Hot Encoding 수치형 데이터(Scaling) 표준 eyeoftheworld1209.tistory.com 2024.02.01 - [데이터 분석 공부/머신러닝] - 머신러닝 - 데이터 분리(feat. 과적합)(24.02.01) 머신러닝 - 데이터 분리(feat. 과적합)(24.02.01) 1. 과(대)적합 과대적합이란 데이터를 너무 과도하게..

머신러닝 금일도 어제에 이어 머신러닝을 학습하고있습니다. 금일은 train data와 test data를 나누어서 결측치, 이상값을 제거하고 인코딩한 후 train data를 지도학습시켜 학습시킨 모델을 test data에 적용시켜 정확도를 확인해보는 연습을 했습니다. 아직 뭐가 뭔지 잘 모르겠지만 들어만봤던 머신러닝이라는 것이 이런 것이고, 이렇게 동작하는구나를 알 수 있어서 재밌었습니다. 금일 학습했던 내용은 내일 다시 한번 학습하고 나머지 머신러닝 강의들도 마저 학습할 예정입니다.

기초 통계 금일은 기초통계 공부를 진행했습니다. 아무래도 내배캠에서 제공한 기초통계 강의의 경우 기초통계에 어떠한 개념들이 있는지 한번 훑는 정도에서 그쳤기때문에 한번 더 공부할 필요성이 있었습니다. 강의는 현재 아래 유튜브 채널에서 듣고있습니다. https://www.youtube.com/@SapientiaaDei Sapientia a Dei 통알못을 위한 통계튜브 - 통통튜브 - 통알못(통계를 알지 못하는 사람)을 위한 통계튜브입니다. 이제 책도 웹/모바일에서 보실 수 있습니다. 통알못을 위한 기초통계 1권: https://who4u78.github.io/book www.youtube.com '통알못을 위한 통계튜브'라는 채널 소개에서 알수있듯이 단순히 '공식을 암기해라'라고 얘기하는 것이 아니라 개..

금주의 총점은 85.0점으로 지난주 총점인 97.9점보다 12.9점 낮아졌습니다. 점수가 낮아진 요인으로는 금요일과 일요일의 낮은 총점을 들수있으며 금요일과 일요일의 총점이 낮은 원인은 금요일의 경우 미래에 대한 불안감 때문에 계획했던 일들을 제대로 수행하지 못했기때문이며 일요일의 경우 기초통계 학습에 생각보다 많은 시간이 소요됐기때문입니다. 금요일의 이야기를 조금 더 해보자면 저는 GA4를 활용해서 지인이 운영하는 이커머스 웹사이트 데이터를 수집하고 분석하는 것을 어떻게 보면 저의 비장의 카드로 생각하고있었는데 * 아직 시작은 안 했지만 실제 이커머스 웹사이트 데이터를 가지고서 문제를 해결해보았다는 점에서 어필할 수 있을 것이라고 보았음 GA4를 다룰 수 있는 내배캠 팀원 역시도 취업에 대해 불안해하는..