데이터분석-머신러닝-AI/강의 정리23 [혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 13강. 트리의 앙상블 - 다양한 앙상블 알고리즘 2023. 11. 14. [혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 12강. 교차 검증과 그리드 서치 - 2023. 11. 13. [혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 11강. 로지스틱 회귀로 와인 분류하기 & 결정 트리 - 와인 분류하기 2023. 11. 12. [혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 10강. 확률적 경사 하강법 알아보기 - 점진적 학습, 온라인 학습 2023. 11. 11. [혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 9강. 로지스틱 회귀 알아보기 - 분류모델 2023. 11. 9. [혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 8강. 특성 공학과 규제 알아보기 - 다중회귀 2023. 10. 25. [혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 7강. 사이킷런으로 선형 회귀 모델 만들어 보기 - 선형 회귀, 다항회귀 2023. 10. 24. [혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 6강. 회귀 문제를 이해하고 k-최근접 이웃 알고리즘으로 풀어 보기 - reshape, 과대적합, 과소적합 2023. 10. 24. [혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 5강. 정교한 결과 도출을 위한 데이터 전처리 알아보기 - 표준화 정리 2023. 10. 20. [혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 4강. 훈련 세트와 테스트 세트로 나누어 사용하기 - 훈련 세트와 테스트 세트 분할하는 방법 2023. 10. 17. [혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 3강. 마켓과 머신러닝 - KNeighborsClassifier 최근접 이웃 (KNN) 알고리즘 2023. 10. 17. 이전 1 2 다음
