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ML & DL/파이썬 머신러닝 실전 가이드

[Python ML Guide] Section 7.2(군집화 Clustering): Clustering Evaluation (군집화 성능 평가)

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. Clustering Evaluation (군집화 성능 평가) 군집화 성능 평가 - 실루엣 분석 실루엣 분석은 각 군집 간의 거리가 얼마나 효율적으로 분리돼 있는지를 나타냄 실루..

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[Python ML Guide] Section 7.1(군집화 Clustering): Clustering Intro & K-Means Clustering

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. Clustering Intro 군집화 (Clustering) 데이터 포인트들을 별개의 군집으로 그룹화 하는 것 유사성이 높은 데이터들을 동일한 그룹으로 분류하고 서로 다른 군집..

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[Python ML Guide] Section 6.3(차원축소 Dimension Reduction): LDA (Linear Discriminant Analysis) & SVD (Singular Value Decomposition)

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. LDA (Principal Component Analysis) LDA LDA는 선형 판별 분석법으로 불리며, PCA와 매우 유사함 PCA와 유사하게 입력 데이터 세트를 저차원 ..

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[Python ML Guide] Section 6.2(차원축소 Dimension Reduction): PCA (Principle Component Analysis)

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. PCA (Principal Component Analysis) 차원 축소 PCA 고차원의 원본 데이터를 저차원의 부분 공간으로 투영하여 데이터를 축소하는 기법 예를 들어 10차..

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[Python ML Guide] Section 6.1(차원축소 Dimension Reduction): Dimension Reduction

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. Model Extension (모델 확장) 기본적인 모델들은 다양한 방식으로 확장이 가능 우리가 사용할 수 있는 모델을 풍부하게 만듦 일반적으로 모델의 복잡성을 줄이는(Over..

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[Python ML Guide] Section 5.8(회귀 Regression): 회귀 실습 - House Prices (Advanced Regression Techniques)

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. House Prices (Advanced Regression Techniques) WORKFLOW Feature Engineering log 변환 Outlier Detectio..

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[Python ML Guide] Section 5.7(회귀 Regression): 회귀 실습 - Kaggle Bike Sharing Demand

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[Python ML Guide] Section 5.6(회귀 Regression): Logistic Regression & CART (Classification and Regression Tree)

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[Python ML Guide] Section 5.5(회귀 Regression): Regularized Linear Regression (규제 선형회귀)

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Jae.
Steady & Persistent