1. 오늘의 학습 목표오늘은 크게 통계학 개념과 머신러닝 기초 개념을 함께 학습했다.통계학에서는 여러 확률분포와 가설검정을 중심으로 배웠고,머신러닝에서는 회귀분석 평가 지표와 모델 성능을 어떻게 판단하는지에 대해 정리했다.처음에는 분포, 검정, 회귀 평가 지표가 한 번에 나와서 조금 복잡하게 느껴졌다.특히 통계학은 이름부터 어려운 개념이 많아서 처음 볼 때는 괜히 더 멀게 느껴지는 것 같다.그래도 오늘 학습의 목표는 모든 공식을 완벽하게 외우는 것보다는,각 개념이 어떤 상황에서 사용되는지 이해하는 것에 두었다.오늘의 학습 목표는 다음과 같다.회귀분석 모델의 평가 지표를 이해한다.정규분포, t분포, 카이제곱분포, 이항분포, 푸아송분포의 특징을 구분한다.A/B 테스트와 가설검정의 기본 흐름을 이해한다.p-v..
