[패스트캠퍼스 수강 후기] R 인강 100% 환급 챌린지 22차 미션

[패스트캠퍼스 수강 후기] R 인강 100% 환급 챌린지 22차 미션

 

패스트캠퍼스의 강의 중, 프로젝트와 함께 배우는 R 데이터 분석 올인원 패키지 Online를 수강하고 있습니다.

https://bit.ly/2DKMGNx 

내용을 복습도 할 겸, 미션에도 참가할 겸, 블로그에 매일 매일 정리해 보게 되었습니다.

 

오늘은 22회차 미션!

1. 07. Ch 02. 회귀분석을 위한 배경 지식 - 04. Matrix 미분

2. 08. Ch 03. 단순 선형 회귀분석 - 01. 단순 선형 회귀분석 개요

 

1. 07. Ch 02. 회귀분석을 위한 배경 지식 - 04. Matrix 미분

1. 다중 회귀분석을 위해서 matrix미분을 다루고 있음

1. 

2. 특히 deep learning에서 scalar matrix미분이 많이 사용된다고 함

3. 

4. vector에 대한 미분도 다루고....

5. 

1. matrix 미분도 다루었음...

6. 뭐.. 이미 미분을 잘 하는 사람들에게는 아아아.. 이런게 쓰이겠구나.. 싶겠지만.

7. 수학을 직접 하고 있지 않은 사람들에게는.. 나는 누구인가, 나는 어디에 있는가..라는 생각을 하게 하는 강의 ^^

8. 그래도 다음 강의에서는 단순 선형회귀 분석을 다룬다고.. 하니.. 기대해봐야겠음. -_-;

2. 08. Ch 03. 단순 선형 회귀분석 - 01. 단순 선형 회귀분석 개요

1. 이제 배경 수학을 다 했고.. 단순 선형 회귀분석...

1. 

1. 종속변수 Y와 여러 독립변수의 집합 X 사이의 관계를 선형으로 가정

2. 해당 관계를 가장 잘 설명할 수 있는 모형을 찾는 분석 방법론...

2. 단순 선형 회귀 분석

1. 단 하나의 독립변수 x와 종속변수 y 사이의 관계를 선형 직선으로 표현

2. 데이터를 가장 잘 표현할 수 있는 선형 회귀 직선의 회귀 계수를 추정

1. 

1. 모집단의 선형직선과 유사한 회귀직선을 추정해야 함...

2. 

1. 주어진 데이터를 설명할 수 있는 다양한 선형 직선 중, 데이터를 가장 잘 표현할 수 있는 선형 회귀 직선의 회귀 계쑤를 추정

 

지금 파트5는 계속해서 불만족스러운데, 분량도 고르지가 않음...

한편으로는 훨씬 많은 시간을 할애해도 모자를 수학내용을 후다닥 설명하고 (강의 시간 약 10분)

회귀분석 본론은.. 4분, 5분으로 끊어서 강의를 만들었음.

-_-;

사실 분량은 10~15분 정도로 일정하게 맞춰주면 좋겠는데.. 왜 굳이 이렇게 나우어서 처리를 하는 지...