나는 내 길을 간다
소개 데이비드 흄은 스코트랜드 에딘버러 중산층 가정에서 태어난다. 흄이 세 살 때 그의 아버지가 돌아가시며 어머니 손에 길러졌다. 흄은 12살에는 에딘버러 대학교에 들어가 2년 동안 라틴어, 그리스어, 역사, 문학, 철학, 수학 등을 배웠다. 흄의 가족들은 흄이 법조계로 나갔으면 하고 바랬지만 흄은 법 공부를 하는 걸 생각하면 메스꺼움을 느낀다며 학자이자 철학자로 진로를 정해버린다. 그 이후 흄은 … Read more
주요 철학 명언 설명 르네 지라르는 프랑스 아비뇽에서 태어나 프랑스 국립 고문서 학교를 졸업했다. 고문서학을 배우고 팔레 데 파프(Palais des Papes)와 칼베 박물관에 관리자로 일했던 그의 아버지의 발자취를 따라 공부했던 것이다. 그는 24살까지 프랑스에서 지내며 학교에서 공부했으나 24살에 아카데미에서의 경력을 쌓기 위해 역사학 박사학위를 따려고 미국의 인디아나 대학교로 떠난다. 그는 그곳에서 27살에 ‘미국의 프랑스에 대한 … Read more
바로 시작합니다~(2탄은 여기, 1탄은 여기에) 로지스틱 회귀, 분류 임계값 정하기 2탄에서 로지스틱 회귀를 알아봤는데 이어서 써보겠다. 로지스틱 회귀는 결과적으로 확률을 label로 내놓는다. 그리고 이 확률은 바이너리 값(참/거짓)으로 변환될 수 있다. 메일이 스팸일 확률이 0.00023이라면 그 광고가 스팸이라고 말할 수 있다. 근데 만약 메일이 스팸일 확률이 0.6이라면 어떨까? 그 메일은 스팸일까 아닐까? 그냥 쉽게 쉽게 0.5 이상이면 … Read more
Part 1에 이어서 구글 머신러닝 crash course를 정리하려고 한다. 그럼 시작~~ 과적합(over fitting)의 위험성 데이터를 과적합한다면 오히려 정확도가 떨어지는 모델을 만들게 된다. 과적합에 유의하자! 학습 데이터와 테스트 데이터로 데이터 분할하기 학습데이터와 검증 데이터와 테스트 데이터로 데이터 분할하기 : 과적합 가능성을 줄입니다! Feature Engineering, feature 다듬기, 실데이터 다듬기 더 정확한 모델을 만드는데 기초가 되는 것은 feature을 다듬고 정확한 … Read more
우리는 다른 사람들이 원하는 것을 원한다. -<르네 지라르> 피터 틸은 2022년 11월 기준 추정 6조원의 자산을 가진, 세계에서 617번째로 부유한 미국인이다. 피터 틸은 온라인 결제 서비스 회사인 페이팔(Paypal)의 공동 창업자이자 벤쳐 캐피탈 파운더즈 펀드(Founders Fund), 빅데이터 기업인 팔란티어(Palantir)를 창업했는데 그의 성공은 그의 첫 회사인 페이팔부터 시작되어 지금까지 큰 굴곡 없이 이어져왔다. 손대는 것마다 성공하는 이런 … Read more