머신러닝, 딥러닝 코드를 직접 따라쓰며 공부하기 위해 이 책을 선택했다.
2022년 1월부터 시작해 지금 2022년 2월 7일 기준 2챕터정도가 남았다.
목표는 늦어도 2월안에는 얼른 끝내야지..
(나야 얼른 끝내고 다른 책 공부하자!!!!!! 언제까지 하냐!!!!!!!)
공부할 때마다 velog에 작성도 생각했으나 너무 코드가 많다,,그래서 그냥 정리해서 링크로 남길거다^^..
코드에 대한 설명과 이론 또한 같이 작성했다. colab으로 연결되니 목차로 원하는 부분 선택해서 보면 된다
#1
chapter 2 데이터 다루기(세트 나누기, 전처리)
chapter 3 회귀 알고리즘과 모델 규제 (k-최근접, 회귀(선형, 다항), 규제(릿지, 라쏘))
chapter 4 분류 알고리즘(로지스틱 회귀, 확률적 경사 하강법, 트리(결정트리, 교차 검증, 앙상블)
https://colab.research.google.com/drive/13mV9rS6euWoi1h1TIjNKAtqhx5D_Rt-m?usp=sharing
#2
chapter 6 비지도 학습(군집 알고리즘, k-평균), 주성분)
https://colab.research.google.com/drive/1aB2hP96_UgFXIo1YnwxfFFBn4H-7LgP8?usp=sharing
#3
chapter 7 딥러닝 시작(인공신경망, 심층신경망, 신경망 모델 훈련)
(+추가 예정!)
https://colab.research.google.com/drive/11wwWFFUETdnQCT96kqFEqec-ts0KYd8q?usp=sharing
