qual 대비1 - 컴퓨터

stat 2
- 1-way RM ANOVA(wg(ssub, err))
- 2-way ANOVA
stat 3
- pooled proportion to SE(pooled q!!, sqrt((pooledP * pooledQ) / N))
- proportion: 2-way table

ml 0
- Forward, State Prob.
- EM: theta 는 emission
- GMM: Euclidean / variance 최소
- SVM(Maximal margin) -> 어떤점??
ml 1
- bootstrap : lim(1-1/n)^n = e^-1
ml 2
- WCV 는 2 곱하기 클러스터 분산
- Random Forest
- Effective df
- Stacked classifier
- Ensemble: p(majority)

바쁜 와중 이지만 - 일상

나의 일상도 소중하므로

upgrade complete

한판만 ㅠ

책을 한 번 읽고나면 그 책에 대해서 - 생각

모르는 게 없는 것 같은 착각을 하곤 하지만
책을 다시 펴보는 것은 물론이거니와
심지어 내가 일전에 이해해서 정리했던 글을 읽다보면
내가 단단히 착각하고 있다는 사실을 깨닫게 된다.

물론 모든 내용을 완벽히 이해한 적은 없기 때문에
완전히 생소한 것은 기억을 더듬어 자료를 찾아봐도 대부분 정리된 것이 애초에 없다.

여러번 읽기 전에는 처음에 놓친 내용이 무엇인지 조차 알지 못하니
이래서 책을 여러번 읽어야 하는 건가 싶다.

그래서 갑자기 떠오른 빅쇼트의 시작 문구

"It ain't what you don't know that gets you into trouble. It's what you know for sure that just ain't so.", a fake Mark Twain quote used in The Big Short