1. 프로젝트 설명 (동기)
   • 교수님께서 제공해주신 나이별 대뇌 피질 두께 데이터를 통해, 실제 사람 나이를 예측
2. 사용 방법
   • training set을 통해 학습 시킨다.
   • 학습하는 모델은 SVM, Ridge, Lasso, Elastic net등의 모델을 사용한다.
   • XGBoost, ADA boost, 등등 복잡한 기계학습 모델도 사용한다.
3. 배운 점
   • 여러 모델을 사용해봐야겠다.
   • 복잡한 모델일 수록 훈련하는 데이터의
   • sklearn, numpy( fancy indexing ), pandas, mlxtend,
4. 부족한 부분 분석
   • PCA(SVD), EDA 등의 차원 축소 방법과,
   • unsupervised learning에 관해 부족한 점이 있었다.
   • 군대 가기전에 website나 youtube에 복습 archive를 만들어야 겠다.