2024. 2. 1. 09:11ㆍ회고/TIL(매일)
도전한 점
- 머신러닝 다중선형회귀 마무리
- 로지스틱회귀 이론
- 코트카타 UNION ALL 실습
- 코드카타 JOIN사용법2 실습
- 파이썬 코트카타 1번~12번
- 범주형 변수를 활용한 데이터 집산 아티클 분석
01 머신러닝 2단원 마무리
Machine Learning 5 (tistory.com)
Machine Learning 5 : 다중선형회귀, 실습
목차(기초→심화) 1. 다중 선형 회귀 2. 파이썬 실습 3. 선형회귀의 단점 4. 선형회귀의 가정 5. 선형회귀 정리 6. 데이터 프로세스 7. 학습 방향 정리 01 다중 선형 회귀 - 노트 필기 💡학습 목표: 지
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02 머신러닝 3단원 시작
Machine Learning 6 : 로지스틱회귀 (tistory.com)
Machine Learning 6 : 로지스틱회귀
3단원 목차 - 로지스틱회귀 시작 1. 로지스틱회귀 전 롤 베이스 2. 로지스틱회귀 이론 3. 로지스틱회귀 평가지표 4. 로지스틱회귀 실습 01 머신러닝 헷갈리지 마라고 미리 정리 02 로지스틱회귀 전
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03 코드카타 67번, 68번
SQL 코드카타 : 66번~67번(CONCAT, UNION) (tistory.com)
SQL 코드카타 : 66번~67번(CONCAT, UNION)
문제 66. 조회수가 가장 높은 게시물의 경로를 CONCAT으로 생성하기 작성 코드🔫 탕탕 SELECT CONCAT('/home/grep/src/', UB.BOARD_ID, '/', FILE_ID, FILE_NAME, FILE_EXT) AS FILE_PATH FROM USED_GOODS_BOARD AS UB JOIN USED_GOODS_FILE A
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04 아티클 분석
🔎아티클 스터디 : 시각적 집산(Visual Aggregation) (tistory.com)
🔎아티클 스터디 : 시각적 집산(Visual Aggregation)
1. 오늘의 아티클(주제) : 범주형 변수를 활용한 시각적 분석 성별, 연령별, 지역별... 데이터를 나누면 인사이트가 보인다! (newsjel.ly) 성별, 연령별, 지역별... 데이터를 나누면 인사이트가 보인다!
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