으으

스스로 뭐라도 떠올리기가 너무 싫어서 나흘째 암것도 안하고 그림만 그렸다..차츰 잊고 다시 나아갈 줄 알았는데 계속 문득문득 떠올라서 정신이 이상해지는 것 같았다ㅠㅠ월요일이 끝나갈 즈음에야 이러고 사느니 차라리 마주하고 마는게 낫다는 생각이 들었다.

 

1. Eigen Value&Eigen Vector

2. Lasso vs. Ridge Regression - Randomforest, Decision Tree, Nerual Network의 Variable Selection Standard??

Forward selection, Backward elimination 같은걸 이야기하는건가? or PCA? 책을 처음부터 읽으면서 다시 정리해봐야한다ㅠㅠ

 

3. Central Limit Therom(CLT)

동일한 확률분포를 가진 독립 확률 변수 n개의 평균의 분포는 n이 적당히 크다면 정규분포에 가까워진다. 멍청이멍청이

->큰수의법칙

 

4. Regression Analysis

관찰된 연속형 변수들에 대해 두 변수 사이의 모형을 구한뒤 적합도를 측정.

->Residual의 조건: iid(Independent and identically distributed random variables)

 

5. Dropout layer, what are those parameters? 

 

6. 코딩!!!!!!!!!!!!!!!!바보다...그정도면 헬로월드도 못하는거다..

 

아...더 쓰고싶은데 자괴감자괴감자괴감.........다시 책봐야지 뭐하냐..