혼자 공부하는 머신러닝&딥러닝
1.K-최근접 이웃 알고리즘(K-Nearest Neighbors)
K-최근접 이웃 알고리즘을 이용한 이진분류 예시
2023년 4월 25일
2.훈련 세트와 테스트 세트 나누기 + 검정 세트
train set / test set / validation set
2023년 5월 3일
3.데이터 전처리: 데이터 표준화 하기
데이터 표준화를 통해 데이터 스케일 맞추기
2023년 7월 10일
4.K-최근접 이웃 회귀
회귀 알고리즘
2023년 7월 11일
5.선형 회귀(Linear Regression)
선형 회귀
2023년 7월 12일
6.특성공학과 규제
다중 회귀, 릿지, 라쏘
2023년 7월 14일
7.K-최근접 이웃 분류기, 로지스틱 회귀(Logistic Regression)
다중분류 수행하기
2023년 7월 25일
8.확률적 경사 하강법(Stochastic Gradient Descent)
오차의 종류와 손실 함수
2023년 8월 1일