4회 차 | 3/25 금

4회 차!

 

화요일에 이어 조별로 머신러닝 수행평가 리뷰를 진행했다~

 

인원이 단출해서 진행 시간이 알맞고 자세한 피드백을 받을 수 있지만,

적은 인원과 각자 실력 편차가 클 경우 리뷰가 편협할 수 있다는 것이 단점..

 

이번 주는 멀티캠퍼스 수행평가용으로 제공된 MovieLens 데이터 세트의 문제를 풀고 아래와 같이 공부했다.

 

1. 수행평가 문제들 모두 하나씩 관련된 내용으로 시각화 하기
: scatter, histogram, heatmap, boxplot 만들었다.

→ 도수분포표(계급, 도수 + 계급값, 상대도수, 누적 상대도수) 만들어보자!

2. 10개 이상의 데이터 핸들링해보기
: 문제만 풀었다.

→ 상관관계가 있을 법하거나 궁금한 것들에 대해 더 핸들링 하자!

ex) 평균 평점이 가장 높은 영화 장르 중 (no genres listed)인 것들의 제목 출력하기, 유저들 중 가장 많이 평가한 사람의 영화 장르별 평균 평점 구하기

3. 기술통계는 수업시간에 배운 것들 하나씩 해보기

: 평균, 중위값, 최빈값 구했다.

→ 편차, 분산, 표준편차, 범위, 사분위를 구해보자!

 

이번 주 금요일은 이후에 각자 진행할 머신러닝 프로젝트 주제를 서로 다르게 골랐고,

다음 주 화요일(3/29)은 진행상황(EDA, 데이터 핸들링, 시각화, 기술통계)을 리뷰하고,

다음 주 금요일(4/1)은 11명이 모여 10분씩 리뷰하기로 했다.

 

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