좀 빠르게 훝어볼 생각이라...


ISLP를 공부하려는 목적은 지금까지 너무 기본적인 일부 회귀 모형의 원리와 정리, 그리고 수리통계학 부분에만 치중해서 공부하는 바람에 기타모형(결정나무, 부스팅, 클러스터링, svm등)과 차원축소에 대한 이해가 너무 부족하고

특히 코딩관련해서 R원툴이었다가 이러단 망하겠다 싶어서 파이썬에서 넘파이, 판다스 기본 문법을 익히고 이제 막 초보적인 통계모형, 머신러닝모형을 구현하는 공부도 병행하려고 하는데


이번 방학 동한 주요한 모형에 대한 원리를 공부하고 파이썬의 라이브러리를 통해 구현하고 분석하는 공부를 해보려고 하는게 목적입니다.

배우는게 느리고 시간이 촉박해서
건방지지만 그래도 공부를 조금 해 놓은 회귀 모형 부분을 건너 뛰고 classification model부터 시작해서 내용이해와 파이썬 연습을 위주로 주요한 모형을 골라서 공부를 해볼 생각인데

연습문제를 건너뛰고 단원도 건너뛰며 필요한 부분만 훝어보는 방식으로 공부하는 것이 너무 설렁설렁하는 공부인지,
만약 아니라면 적어도 어느 모형은 짚고 넘어가야 하는지 조언을 좀 구하고자 글 올립니다

물어볼 사람도 많지 않아서 일단 선형회귀는 건너뛴 상태로 시작했구요
그래도 가능한 한 많은 사람들의 의견을 들어보고 공부방향을 다듬어가고자 질문을 올려요