DL/ML/JUPYTER-1 : requests를 통한 특정 url에서 데이터 크롤링 (B.데이터 수집/01.OpenAPI 데이터 수집)
DL/ML/JUPYTER-2 : requests를 통한 특정 url에서 데이터 크롤링 (B.데이터 수집/01.OpenAPI 데이터 수집)
DL/ML/JUPYTER-3 : requests를 통한 특정 url에서 데이터 크롤링 (B.데이터 수집/01.OpenAPI 데이터 수집, B.데이터 수집/02.웹페이지 데이터 수집)
DL/ML/JUPYTER-4 : requests를 통한 특정 url에서 데이터 크롤링 (B.데이터 수집/01.OpenAPI 데이터 수집, B.데이터 수집/02.웹페이지 데이터 수집)
DL/ML/JUPYTER-5 : 모듈 사용 및 Python 보충 (jupyter/#Python보충)
DL/ML/JUPYTER-6 : 모듈 사용 및 Python 보충 (jupyter/#Python보충)
DL/ML/JUPYTER-7 (B.데이터 수집/03. Selenium 활용 데이터 수집)
DL/ML/JUPYTER-8,9,10(세미프로젝트)
DL/ML/JUPYTER-11 (C. 데이터 다루기/02. 데이터 전처리)
DL/ML/JUPYTER-12 (D. 탐색적 데이터 분석(EDA)/01. 데이터시각화)
DL/ML/JUPYTER-13 (D. 탐색적 데이터 분석(EDA)/01. 데이터시각화/연습문제)
DL/ML/JUPYTER-14 (D. 탐색적 데이터 분석(EDA)/01. 데이터 시각화/연습문제 + seaborn, pyplot-서브플롯)
DL/ML/JUPYTER-15 (D. 탐색적 데이터 분석(EDA)/02. 기술통계-연습문제, 기초통계량)
DL/ML/JUPYTER-16 (C. 데이터 다루기/02. 데이터 전처리)
DL/ML/JUPYTER-17 (D. 탐색적 데이터 분석(EDA)/03. 데이터 정제)
DL/ML/JUPYTER-18 (연습문제 + D. 탐색적 데이터 분석(EDA)/04. 기타시각화)
DL/ML/JUPYTER-22 (E. 확증적 데이터 분석(CDA)01. 추론통계 개요 - 통계의 개요와 이론 이해)
DL/ML/JUPYTER-22 (E. 확증적 데이터 분석(CDA)/02. 두 변수간의 차이 분석 - T검정 및 신뢰구간)
DL/ML/JUPYTER-23 (E. 확증적 데이터 분석(CDA)/02. 두 변수간의 차이 분석 - pvalue, 분산분석 및 데이터 정규화)
DL/ML/JUPYTER-24 (E. 확증적 데이터 분석(CDA)/02. 두 변수간의 차이 분석 - pvalue, 분산분석을 위한 이원분산분석)
DL/ML/JUPYTER-25 (E. 확증적 데이터 분석(CDA)/02. 두 변수간의 차이 분석 - t-검정 : 성별(2개)에 따른 보험료, 분산분석 : 교육수준(3개이상)에 따른 보험료, 상관분석 : 연봉에 따른 보험료)
DL/ML/JUPYTER-26 (E. 확증적 데이터 분석(CDA)/03. 연관성 분석), (회귀분석의 중심은 종속변수에 영향을 주는 요인이 무엇인지 알아내는 것)
DL/ML/JUPYTER-27 (E. 확증적 데이터 분석(CDA)/03. 연관성 분석), (회귀분석의 중심은 종속변수에 영향을 주는 요인이 무엇인지 알아내는 것)
DL/ML/JUPYTER-28 (E. 확증적 데이터 분석(CDA)/03. 연관성 분석-표준화(scalling))
DL/ML/JUPYTER-29 (E. 확증적 데이터 분석(CDA)/04. 선형회귀분석 - 선형회귀의 기본)
DL/ML/JUPYTER-30 (E. 확증적 데이터 분석(CDA)/04. 선형회귀분석 - 잔차)
DL/ML/JUPYTER-31 (E. 확증적 데이터 분석(CDA)/05. 로지스틱 회귀 - 이항분류, 더미변수를 사용한 검정)
DL/ML/JUPYTER-32 (E. 확증적 데이터 분석(CDA)/05. 로지스틱 회귀 - 당뇨, 타이타닉 문제)
DL/ML/JUPYTER-33 (E. 확증적 데이터 분석(CDA)/06. 시계열 분석- pvalue, 기초통계량-결측치/이상치 확인, 정상성 확인, ADF 테스트, 평균이동법을 사용한 데이터 분석, ACF/PACF 검정, 시계열 분해)
DL/ML/JUPYTER-34 (E. 확증적 데이터 분석(CDA)/06. 시계열 분석- pvalue, 기초통계량-결측치/이상치 확인, 정상성 확인, ADF 테스트, 평균이동법을 사용한 데이터 분석, ACF/PACF 검정, 시계열 분해)
DL/ML/JUPYTER-35 (E. 확증적 데이터 분석(CDA)/06. 시계열 분석- pvalue, 기초통계량-결측치/이상치 확인, 정상성 확인, ADF 테스트, 평균이동법을 사용한 데이터 분석, ACF/PACF 검정, 시계열 분해)
DL/ML/JUPYTER-36 (E. 확증적 데이터 분석(CDA)\06. 시계열 분석)
DL/ML/JUPYTER-37 (E. 확증적 데이터 분석(CDA)\06. 시계열 분석\연습문제\연습문제1.ipynb), (E. 확증적 데이터 분석(CDA)\06. 시계열 분석\08-네이버_검색어_트렌드.ipynb)
DL/ML/JUPYTER-38 (E. 확증적 데이터 분석(CDA)\06. 시계열 분석\09-네이버_검색어_트렌드_복수단어.ipynb, 연습문제2)
DL/ML/JUPYTER-39 선형회귀 분석 과정 예시 (E./04. 선형회귀/09-선형회귀_예시(1).ipynb) == (E./06. 시계열 분석/09-선형회귀_예시(1).ipynb).
DL/ML/JUPYTER-40 (E./04./10-선형회귀_예시(2).ipynb) == (E./06./10-선형회귀_예시(2).ipynb)
DL/ML/JUPYTER-41 (E. 확증적 데이터 분석(CDA)/04. 선형회귀분석/10-선형회귀_예시(2).ipynb)
DL/ML/JUPYTER-42~46 : 세미프로젝트3
DL/ML/JUPYTER-47 (F. 데이터 마이닝/01. 머신러닝 개요, 02. Sklearn)
DL/ML/JUPYTER-48 (F. 데이터 마이닝/02. Sklearn/04-지도학습(3)-다항회귀.ipynb)
DL/ML/JUPYTER-49 (F. 데이터 마이닝/02. Sklearn/06-지도학습(4)-회귀모델_성능_측정_지표.ipynb)
DL/ML/JUPYTER-50 (F./02./07-지도학습(5)-회귀분석-결과보고, F./02./연습문제/연습문제풀이1)
DL/ML/JUPYTER-51 (F/03.Tensorflow/05(1)), (F/03.Tensorflow/05(2)-XOR)
DL/ML/JUPYTER-52 (F./03.Tensorflow/06, 07, 08)
DL/ML/JUPYTER-53 (F./03.Tensorflow/연습문제), (F./03./09, 10), 선형회귀는 다항식으로 변환 수행.
DL/ML/JUPYTER-54 (F./03.Tensorflow/11), (F./03./연습문제/연습문제2), 선형회귀는 다항식으로 변환 수행.
DL/ML/JUPYTER-55 (F./03.Tensorflow/연습문제/연습문제2풀이), 선형회귀는 다항식으로 변환 수행.
DL/ML/JUPYTER-56 (citydata/city)
DL/ML/JUPYTER-57 (citydata), (F./03.Tensorflow/12), (F./03./13)
DL/ML/JUPYTER-58 (F./03.Tensorflow/연습문제/연습문제3), (F./03./15) 이제부터 Google Colab (CNN)
DL/ML/JUPYTER-59 16-CNN_Fashion_mnist(Colab)
DL/ML/JUPYTER-60 (colab-연습문제4,5)
DL/ML/JUPYTER-61 (18, 19, 20, 21 - colab)
DL/ML/JUPYTER-62 (21, 22, 23 <RNN, LSTM, GRU> - colab)
DL/ML/JUPYTER-63 (25_네이버_뉴스수집_크롤러, 26_뉴스기사_데이터_병합, 27_뉴스기사_분류모델)
DL/ML/JUPYTER-64 (27, 28, 29 - Colab)
DL/ML/JUPYTER-71 (F/02. Sklearn/08) KNN 분류
DL/ML/JUPYTER-72 (F. /02. /09, 10, 11), (F. /02. /연습문제/09-iris풀이, 09-iris풀이_김정훈)
DL/ML/JUPYTER-73 (F. /02. Sklearn/11, 12, 13)
DL/ML/JUPYTER-74 (F. /02. /연습문제/연습문제2_풀이), (F. /02. /14, 15, 16)
DL/ML/JUPYTER-75 (F. /02. /17, 18)
DL/ML/JUPYTER-76 (F. /02. /19, 20, 21)
DL/ML/JUPYTER-77 (F. /02. /22, 23)
DL/ML/JUPYTER-78 (F. /02. /24, 25)
DL/ML/JUPYTER-79 (F. /02. /26)
DL/ML/JUPYTER-80 (F. /02. /Prophet, Prophet(2))
DL/ML/JUPYTER-81 (F. /02. /28, 29)
DL/ML/JUPYTER-82 (F. /02. /30, 32)
DL/ML/JUPYTER-83 (F. /02. /33, 34)
DL/ML/JUPYTER-84 (F. /02. /35, 36, 37)
DL/ML/JUPYTER-85 (F. /02. /38, 39)
DL/ML/JUPYTER-86 (F. /02. /40, 41, 42)
DL/ML/JUPYTER-87 20321030 프로젝트