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• 문제에서 데이터 범위 지정해 주면(예: 2000) 거기에 꼭 맞추기!
  • 문제 안 읽고 아무 생각 없이 데이터 범위 전체로 하면 안 됨
• 회귀 문제일 경우 머신러닝/딥러닝 학습할 때 학습 유형 꼭 확인하기
  • Regression으로 안 되어 있으면 컬럼 입력이 안 됨
• 딥러닝 object 인코딩 꼭 "sparse"로 전부 했는지 확인!
• 회귀 문제 예제 2에 있는 문제에서 59.54525k - 18k 하면 41.54525k니까 41.55k 아닌가? 왜 답안지는 41.54k라 하지…
• ★★★문제 대충 읽지 말고 끝까지 잘 읽기★★★
  • VVIP랑 VIP
  • "문항 3번의 정답 컬럼은 제외 컬럽으로 지정"
• 용어
  • 1회 학습 시 가중치 업데이트에 사용되는 파라미터 → 배치 크기

반올림

일반적으로 반올림은 소수점 아래 자리가 5 이상(즉, .5, .6, .7, .8, .9)이면 올리는 것이 맞습니다. 즉, .5부터 올리고, .4까지는 버리게 됩니다.

반올림 규칙

• 구하려는 자리 아래 숫자가 0, 1, 2, 3, 4면 버림(내림).
• 5, 6, 7, 8, 9면 올림.

예시

• 3.45를 소수점 첫째자리 반올림 → 3.5(5라서 올림)
• 3.44를 소수점 첫째자리 반올림 → 3.4(4라서 내림)
• 3.46을 소수점 첫째자리 반올림 → 3.5(6이라서 올림)

참고

• "사사오입" 방식(일상적, 학교 수학 등)은 .5부터 무조건 올림을 적용합니다.
• 일부 특수한 반올림(오사오입, round-half-to-even, "은행가 반올림")은 정수가 짝수일 때 버리기도 하지만, 일반적인 경우는 위 규칙을 따릅니다.
  정리하면, 대부분의 상황에서 .5부터 올립니다. .6부터 올리는 것이 아니라, .5 이상이면 올림입니다.