# model selection

zlddp723

머신러닝 소개 - 머신러닝이란? / Model Selection기계가 일일이 코드로 명시하지 않은 동작을 데이터로부터 학습하여실행할 수 있도록 알고리즘을 개발하는 연구 분야\* 데이터 / 학습 / 알고리즘이 머신러닝의 키워드!알고리즘 : 문제를 풀기 위한 의사 결정 과

bgly

AI 부트캠프를 진행하면서 내가 스스로 결정해서 하는 프로젝트가 시작되었다. Section1에서 하던 것도 물론 재밌었지만, 스스로 예측한다는 느낌보다는 주어진 데이터를 가지고 분석하고 "아마도 잘 팔릴걸요....?"하는 느낌이어서 재미가 없었다. 따라서 이번에 시작

colacan100

개인사정으로 업로드가 늦었다. 앞서 업로드한 (3)Evaluation Metrics for Classification와 함께 업로드한다.Warm-up교차검증1) 어떤 머신러닝 기법이 가장 좋은지 결정하는 방법2) 데이터를 통해 해야하는 과정 두가지머신러닝 메소드를 위한

kdifirst

1. Model Selection 1.1 Cross Validation 1.1.1 왜 하는가? 데이터의 크기가 작은 경우, Cross Validaion이어느 정도 해결해줄 수 있다. 서로 다른 Machine Learning 모델을 비교해주고, 얼마나 성능을 낼 수 있

jbro321

[n224] SECTION 02 Sprint 2 Tree Based Model Model Selection

jinyjib

model selection / 최적화 / cross-validation

tjddyd1592

Hyperparameter Tuning