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ML & DL/파이썬 머신러닝 실전 가이드

[Python ML Guide] Section 4.7(분류 Classification): 분류 실습 - Kaggle Credit Card Fraud Detection / Feature Engineering

https://www.inflearn.com/course/%ED%8C%8C%EC%9D%B4%EC%8D%AC-%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D-%EC%99%84%EB%B2%BD%EA%B0%80%EC%9D%B4%EB%93%9C [개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드 - 인프런 | 강의 이론 위주의 머신러닝 강좌에서 탈피하여 머신러닝의 핵심 개념을 쉽게 이해함과 동시에 실전 머신러닝 애플리케이션 구현 능력을 갖출 수 있도록 만들어 드립니다., [사진]상세한 설명과 풍부 www.inflearn.com 1. Credit Card Fraud Detection DataSet https://www.kaggle.com/datasets/mlg-ulb/creditcardfraud Credit..

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[Python ML Guide] Section 4.6(분류 Classification): 분류 실습 - Kaggle Satander Customer Satisfaction

https://www.inflearn.com/course/%ED%8C%8C%EC%9D%B4%EC%8D%AC-%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D-%EC%99%84%EB%B2%BD%EA%B0%80%EC%9D%B4%EB%93%9C [개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드 - 인프런 | 강의 이론 위주의 머신러닝 강좌에서 탈피하여 머신러닝의 핵심 개념을 쉽게 이해함과 동시에 실전 머신러닝 애플리케이션 구현 능력을 갖출 수 있도록 만들어 드립니다., [사진]상세한 설명과 풍부 www.inflearn.com 1.Data Preprocessing import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import ma..

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[Python ML Guide] Section 4.5(분류 Classification): Bayesian Optimization

https://www.inflearn.com/course/%ED%8C%8C%EC%9D%B4%EC%8D%AC-%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D-%EC%99%84%EB%B2%BD%EA%B0%80%EC%9D%B4%EB%93%9C [개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드 - 인프런 | 강의 이론 위주의 머신러닝 강좌에서 탈피하여 머신러닝의 핵심 개념을 쉽게 이해함과 동시에 실전 머신러닝 애플리케이션 구현 능력을 갖출 수 있도록 만들어 드립니다., [사진]상세한 설명과 풍부 www.inflearn.com 1.HyperParameter Tuning 방법 - Grid Search 모든 parameter로 학습 진행 데이터가 많아질수록 시간이 오래걸림 HyperParameter가 3~4개..

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[Python ML Guide] Section 4.4(분류 Classification): Boosting의 이해와 Gradient Boosting / XGBoost / LightGBM

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[Python ML Guide] Section 4.3(분류 Classification): 앙상블 학습의 개요와 Voting / Bagging / Random Forest 의 이해

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[Python ML Guide] Section 4.2(분류 Classification): 결정트리(Decision Tree) 실습

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[Python ML Guide] Section 4.1(분류 Classification): 분류(Classification) 개요와 결정트리(Decision Tree)

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[Python ML Guide] Section 3.3(평가 Evaluation): 피마 인디언 당뇨병 예측

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[Python ML Guide] Section 3.2(평가 Evaluation): 오차행렬(Confusion Matrix), 정밀도(Precision), 재현율(Recall)

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Jae.
Steady & Persistent