1. 오늘의 학습 목표오늘도 크게 통계와 머신러닝 내용을 나누어 학습했다.통계에서는 회귀분석의 기본 개념과 상관관계를 중심으로 배웠다.단순선형회귀, 다중선형회귀, 범주형 변수 처리, 다항회귀, 스플라인 회귀를 정리했고, 이어서 피어슨 상관계수, 스피어만 상관계수, 켄달의 타우, 상호정보까지 함께 살펴봤다.머신러닝에서는 선형회귀를 실제 데이터에 적용하는 방법과 로지스틱 회귀를 중심으로 학습했다.선형회귀 모델을 훈련하고 평가하는 과정, 범주형 데이터를 다루는 방법, 로지스틱 회귀의 개념, 그리고 분류 모델을 평가하는 정확도와 F1-score까지 정리했다.오늘의 목표는 단순히 공식이나 코드를 외우는 것보다는, 각 개념이 어떤 문제를 해결하기 위해 사용되는지 이해하는 것이었다.2. 오늘 학습한 내용통계1. 단순..