데이터 창고

1. Feature Scaling사용되는 피처들이 모두 비슷한 영향력을 행사하도록 값을 변환해주는 방법임.스케일링을 하지 않으면 중요한 특성임에도 다른 특성에 가중치를 주게됨→ 피처의 스케일이 심하게 차이가 나는 경우 값이 큰 피처가 더 중요하게 여겨질 수 있기 때문더보기[피쳐 스케일링에 영향을 받는 알고리즘들]1. 경사하강법 기반의 알고리즘Linear regression, Logistic Regression, Neural Network 등경사하강법에서 x값은 경사하강법의 단계의 크기에 큰 영향을 미치므로, 경사 하강이 최소값으로 이동하고, 하강 단계가 모든 특징에 대해 동일한 속도로 업데이트 되도록 하기 위해 피처 스케일링이 필요함. 2. 거리 기반 알고리즘KNN, K-means, SVMDistance..

이번 회귀분석 강의에서는 정말 많은 것을 배웠다. 통계에 대한 흥미를 느끼게 해준 과목이며, 통계에 대한 이해도를 많이 높이는 과목이었다. 강의 하나에 시험,퀴즈,에세이,분석 팀플까지,,, 정말 이 과목에 시간을 많이 썼다.. 솔직히 힘들었지만 많은 걸 남길 수 있어 뿌듯하다 ! 이번 회귀분석 팀플에서는 나를 제외하고 다른 팀원들이 모두 코딩 경험. 분석 경험이 많지 않았다. 심지어 나도 우리과에서 코딩 실력이 좋다고 보기 어려운 사람이었다.. 막막했지만 무조건 내가 이끌고 가야겠다는 생각을 했던 것 같다. 다들 경험이 적다보니 쉬운 데이터로 분석 경험을 하는 것이 좋겠다고 판단 내려서 쉬운 데이터를 가지고 회귀분석 시간에 배우는 전반적인 내용을 모두 담아내보자고 생각했다. 1. Abstract 2021..