머신러닝 교과서 10장
선형 회귀 모델에 대해 알아보자. 보스턴 집 가격 예측 문제를 예시로 들어서 설명하겠다.
2025/01/09
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1월 안에는 꼭...
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선형 회귀 모델에 대해 알아보자. 보스턴 집 가격 예측 문제를 예시로 들어서 설명하겠다.
2025/01/09
레이블이 없는 데이터들을 분석하여 비슷한 데이터들끼리 그룹으로 묶을 것이다.이를 군집으로 묶는다하여 클러스터링(clustering)이라 한다. - k-평균 알고리즘을 이용하여 클러스터 중심 찾기- 상향식 방법으로 계층적 군집 트리 만들기- 밀집도 기반의 군집 알고리즘을 사용하여 임의 모야을 가진 대상 구분하기
2025/01/09
데이터 전처리에 대해서 정리해 보았다.
2025/01/09
차원 축소 기법에 대해서 알아보자.
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모델 평가와 하이퍼 파라미터 튜닝의 모범 사례에 대해서
2025/01/09
머신러닝 교과서 7장의 앙상블 학습에 대해서 알아보자.
2025/01/09
자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)의 하위 분야인 감성 분석(sentiment analysis)에 대해서 알아보는 장이다.
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표준화와 정규화에 대해서 간단히 알아보자.
2025/01/09
딥러닝은 인공 신경망을 효과적으로 학습시키기 위한 머신러닝의 하위분야이다. 아래 내용을 소개하겠다.- 다층 신경망 개념- 역전파 알고리즘- 이미지 분류를 위한 다층 신경망 훈련
2025/01/09