AI Bootcamp 열네번째

열네번째 Diary

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1. Flow

1. Screeplot의 의미를 이해할 수 있다.
2. Supervised / Unsupervised learning의 차이를 설명 할 수 있다.
3. K-means clustering을 설명 할 수 있다.

2. Result & Info

• 시간 복잡도

빅오 표기법	명칭
$O(1)$	상수 시간
$O(\log N)$	로그 시간
$O(N)$	선형 시간
$O(N\log N)$	로그 선형 시간
$O(N^2)$	이차 시간
$O(N^3)$	삼차 시간
$O(2^n)$	지수 시간

3. Etc

데이터 마이닝을 조금 배워 본거 같은데 아직은 감을 잘 못 잡겠다.
그 순서에 대한 의미를 다시 한번 고찰 하고 기록해야 할 것 같다.
예를 들어 전처리를 하고(라벨링과 더비변수화 같은?) 정규화, 차원축소, 모델링 같은 아주 로직컬하고 정형화된 순서들이 있고 거기에 맞게 scikit-learn이 코드를 순서로 배열 해야 하는거 같은 깨달음이 있었다.
그렇기에 거기에 대해 쫌 더 손에 익다보면 이것쯤은 하는 날이 오지 않을까 한다.
다시한번 마음속에 새기지만 쫄지말자.