나만 아는 것만 있는 연구실

내가 exe로 만드려는 python 파일은

keyword.py 나 뭐 module.py 나 이딴 이름으로 하면

기존에 있던 모듈이랑 이름이 충돌해서 에러뜸

프로젝트 파일은 무조건 충돌 날 여지 없이 프로젝트 명으로 합시다.

partiAttributeError: partially initialized module 're' has no attribute 'compile' (most likely due to a circular import)

ImportError: cannot import name 'namedtuple' from 'collections'

검색 결과가 나올리가 없지...

서피스에 깔려 있던 원노트가 윈도우10버전이긴 어둡게 설정하기가 없는 업데이트가 안 된 버전이었다.

따로 업데이트 방법을 못찾아서 그냥 삭제하고 다시 깔아야지 했는데 다시 깔려고 공식 홈페이지에서

깔아보니까 자꾸 원노트2015만 깔렸다. 아무리 검색해도 절대 원노트 2019를 못찾아서 암이 걸릴 지경이었는데

아주 간단하게 마이크로소프트 스토어에서 원노트를 설치하면 해결된다. 심지어 최신버전이다.

머신러닝 공부를 본격적으로 시작하였다.

하지만 머신러닝을 공부하면 할 수록 통계학을 알 필요가 더 생긴다.

일단 기본적인 수식이나 원리들이 죄다 통계다. 통계를 조금이라도 모르면

말귀를 못 알아듣겠다. 그래서 몇가지 대안을 찾았는데..

이 책

 이 강의

경제통계학 : 서울대학교 류근관 교수님

 http://www.kmooc.kr/courses/course-v1:SNUk+SNU212_204_1k+2019_T2/about

책을 볼까 강의를 들을까

아니면 둘 다 볼까?

통계적으로 조금 더 알면 머신러닝에 적용하는 통계학 서적으로

The Elemetns of Statistical Learning / Trevor Hastie

Modern Mathematical Statistics with Applications / Jay L. Devore

An Introduction to Statistical Learning (with Applications in R) / Gareth James 

Pattern Recognition and Machine Learning / Christopher M. Bishop 

정도가 업계 바이블로 꼽히는 것 같다. 하지만 영어다. 내용을 몰라서 어느정도 깊이의 통계학을 다루고 있는지

책을 이해할 수 있는 대상이 누군지 모르겠다. 하루 빨리 영어를 극복하지 않으면 안된다.

솔직히 이정도면 컴퓨터공학과 괜히 온 것 같다는 생각이 문뜩 들기도 한다.

컴퓨터는 계산기일 뿐이지, 핵심적인 아이디어는 전부 통계학인것 같다.

어차피 수학 공부할거면 통계학과가 나았나? 아니면 문과로 경제학과 갔어도 크게 상관없었을 것 같다.

머신러닝과 컴퓨터공학의 교집합을 최대한 생각해보자.

결국, 머신러닝으로 나를 이끈 것도 컴퓨터에 대한 애정이니,,