분석이론/기계학습(Machine Learning)2 [실용적 머신러닝 시리즈] 01.머신러닝 이해하기 ** 코드의 경우 깃허브를 통해 동일한 내용을 더 깔끔하게 확인할 수 있습니다 : https://github.com/int29/PMLP-101 들어가며 : 들어가며(Introduction) 01화 : 머신러닝 이해하기(Understanding the Machine-Learning) 02화 : 최근접이웃 알고리즘(K.N.N) (작성중) 03화 : 의사결정나무 알고리즘(Decision Tree) (작성중) 04화 : 부스팅트리 알고리즘(Boosting Tree) (작성중) 05화 : 앙상블트리 알고리즘(Ensemble Tree) (작성중) 06화 : 최신 트리 알고리즘(XGBoost, LightGBM, CatBoost) (작성중) 07화 : 나이브 베이즈 알고리즘(Naive Bayes) (작성중) 08화 :.. 2023. 3. 5. [실용적 머신러닝 시리즈] 들어가며 (Introduction) ** 코드의 경우 깃허브를 통해 동일한 내용을 더 깔끔하게 확인할 수 있습니다 : https://github.com/int29/PMLP-101 들어가며 : 들어가며(Introduction) 01화 : 머신러닝 이해하기(Understanding the Machine-Learning) 02화 : 최근접이웃 알고리즘(K.N.N) (작성중) 03화 : 의사결정나무 알고리즘(Decision Tree) (작성중) 04화 : 부스팅트리 알고리즘(Boosting Tree) (작성중) 05화 : 앙상블트리 알고리즘(Ensemble Tree) (작성중) 06화 : 최신 트리 알고리즘(XGBoost, LightGBM, CatBoost) (작성중) 07화 : 나이브 베이즈 알고리즘(Naive Bayes) (작성중) 08화 :.. 2023. 3. 5. 이전 1 다음
