파이썬 머신러닝 완벽 가이드
1.02-02. 첫 번째 머신러닝 만들어 보기-붓꽃 품종 예측하기
위키북스의 파이썬 머신러닝 완벽 가이드 책을 토대로 공부한 내용입니다.
2.02-03. 사이킷런의 기반 프레임워크 익히기
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3.02-04. Model Selection 모듈 소개
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4.02-05. 데이터 전처리
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5.02-06. 사이킷런으로 수행하는 타이타닉 생존자 예측
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6.03-01. 정확도 (Accuracy)
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7.03-02. 오차 행렬 (Confusion Matrix)
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8.03-03. 정밀도와 재현율
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9.03-04. F1 스코어
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10.03-05. ROC 곡선과 AUC
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11.03-06. 피마 인디언 당뇨병 예측
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12.04-01. 분류(Classification)의 개요
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13.04-02. 결정 트리
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14.04-03. 앙상블 학습
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15.04-04. 랜덤 포레스트
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16.04-05. GBM(Gradient Boosting Machine)
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17.04-06. XGBoost(eXtra Gradient Boost)
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18.04-07. LightGBM
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19.04-08. 분류 실습-캐글 산탄데르 고객 만족 예측
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20.04-09. 분류 실습 - 캐글 신용카드 사기 검출
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21.04-10. 스태킹 앙상블
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22.05-01. 회귀(Regression) 소개
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23.05-02. 단순 선형 회귀를 통한 회귀 이해
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24.05-03. 비용 최소화하기 - 경사 하강법(Gradient Descent) 소개
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25.05-04. 사이킷런 LinearRegression을 이용한 보스턴 주택 가격 예측
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26.05-05. 다항 회귀와 과(대)적합/과소적합 이해
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27.05-06. 규제 선형 모델 - 릿지, 라쏘, 엘라스틱넷
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28.05-07. 로지스틱 회귀
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29.05-08. 회귀 트리
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30.05-09. 회귀 실습 - 자전거 대여 수요 예측
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31.05-10. 회귀 실습 - 캐글 주택 가격: 고급 회귀 기법
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32.06-01. 차원 축소(Dimension Reduction) 개요
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33.06-02. PCA(Principal Component Analysis)
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34.06-03. LDA(Linear Discriminant Analysis)
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35.06-04. SVD(Singular Value Decomposition)
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36.06-05. NMF(Non-Negative Matrix Factorization)
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37.07-01. K-평균 알고리즘 이해
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38.07-02. 군집 평가(Cluster Evaluation)
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39.07-03. 평균 이동(Mean Shift)
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40.07-04. GMM(Gaussian Mixture Model)
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41.07-05. DBSCAN
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