S26L03 – 정확도, 정밀도, 재현율, 특이도, F1 점수
html 모델 평가에서 정확도, 정밀도, 재현율, 특이도, 그리고 F1 점수 이해하기 목차 모델 평가 지표 소개 혼동 행렬: 기초 정확도: 출발점 정밀도: 정확성 측정 재현율 (민감도): 완전성 측정 특이도: 과소평가된 지표 F1 점수: 정밀도와 재현율의 균형 모델에 적합한 지표 선택하기…
Chand Sheikh
S26L02 – 혼동 행렬
html 머신러닝에서 혼동 행렬 이해하기: 종합 가이드 목차 혼동 행렬이란 무엇인가? 주요 구성 요소 설명 모델 평가에서 혼동 행렬의 중요성 오류 유형에 기반한 올바른 모델 선택 다중 클래스 혼동 행렬 Scikit-learn을 사용한 혼동 행렬 시각화 혼동 행렬 사용의 장점 잠재적…
S26L01 – 정확도, 그리 정확하지 않음
html 모델 정확성 이해: 생각보다 정확하지 않을 때 목차 정확성이란? 혼동 행렬 설명 사례 연구: 외계인 공격 예측 불균형 데이터셋의 함정 정확성이 오해를 불러일으킬 수 있는 이유 대체 평가 지표 정밀도와 재현율 F1 점수 수신자 조작 특성 곡선 (ROC 곡선)…
S25L01 – AdaBoost 및 XGBoost 분류기
html AdaBoost 및 XGBoost 분류기 숙달하기: 종합 가이드 빠르게 진화하는 머신러닝 환경에서 AdaBoost 및 XGBoost와 같은 앙상블 방법은 분류 작업을 위한 강력한 도구로 부상하고 있습니다. 이 기사는 이러한 알고리즘, 그들의 구현 방식 및 다른 모델과의 비교를 깊이 있게 이해하는 내용을…
S24L01 – 의사 결정 나무 및 랜덤 포레스트
html Python을 이용한 날씨 예측을 위한 의사 결정 트리, 랜덤 포레스트, XGBoost, AdaBoost 구현 목차 소개 데이터셋 개요 데이터 전처리 결측치 처리 범주형 변수 인코딩 특징 선택 훈련-테스트 분할 및 특성 스케일링 모델 구현 및 평가 K-최근접 이웃 (KNN) 로지스틱…
S23L04 – 파이썬을 이용한 SVM 구현
html Python에서 서포트 벡터 머신(SVM) 구현: 종합 가이드 Python의 scikit-learn 라이브러리를 사용하여 서포트 벡터 머신(SVM)을 구현하는 심층 가이드에 오신 것을 환영합니다. 데이터 과학 애호가이든 숙련된 전문가이든 관계없이, 이 글은 SVM의 기본 개념을 이해하는 것부터 Jupyter Notebook을 사용한 완벽한 구현까지 전체…
S23L03 – 2차원 공간에서의 SVM
html 2D 공간에서의 서포트 벡터 머신(SVM) 이해하기: 종합 가이드 메타 설명: 2D 공간에서의 서포트 벡터 머신(SVM)에 깊이 파고들어 보세요. 고차원 매핑, 커널 트릭, 그리고 SVM이 다른 머신러닝 모델보다 우수한 이유에 대해 알아보세요. 데이터 애호가와 전문가에게 완벽한 자료입니다! 서포트 벡터 머신(SVM)은…
S23L02 – SVM, 고차원 매핑
html 서포트 벡터 머신 이해하기: 종합 가이드 목차 서포트 벡터 머신 소개 SVM의 기본 원리 서포트 벡터와 여백 소프트 마진 분류기 선형 SVM vs 비선형 SVM 비선형적으로 분리 가능한 데이터의 도전 과제 고차원 매핑 다항 커널 방사 기저 함수(RBF) 커널…
S23L01 – 1차원 데이터로 시작하는 SVM
html 서포트 벡터 머신 소개: SVM 분류기 및 마진 이해 목차 서포트 벡터 머신이란 무엇인가요? 회귀와 분류에서 SVM 이해하기 SVM 분류의 기본 1차원 데이터 분류 최대 마진 분류기 소프트 마진 분류기 도입 서포트 벡터의 역할 교차 검증을 통한 서포트 벡터…
S22L02 – 균형 잡힌 데이터 vs 불균형 데이터
html 데이터 과학에서 데이터 균형: 불균형 데이터셋 vs. 균형 데이터셋 이해 목차 데이터 균형 소개 불균형 데이터 이해하기 균형 데이터 설명 데이터 불균형의 영향 데이터 균형을 맞추는 기법 나이브 베이즈와 불균형 데이터 실제 예제: 호주의 비 데이터셋 데이터 균형 관리…
S22L01 – 오일러 수
html 오일러 수 이해하기: 자연로그와 지수 성장의 기초 목차 오일러 수 소개 역사적 배경 _e_의 수학적 특성 오일러 수 도출 지수 성장에서의 오일러 수 현실 생활에서의 _e_의 응용 결론 오일러 수 소개 오일러 수, e,는 약 2.71828로 근사되는 무리수 상수입니다.…
S21L06 – 파이썬을 이용한 가우시안 나이브 베이즈
html Python에서 Gaussian Naive Bayes 구현: 종합 가이드 목차 Gaussian Naive Bayes 소개 데이터셋 이해하기 데이터 전처리 결측 데이터 처리 범주형 변수 인코딩 특징 선택 특징 스케일링 모델 구현 K-최근접 이웃 (KNN) 로지스틱 회귀 Gaussian Naive Bayes 모델 평가 의사결정…
S21L05 – 가우시안 나이브 베이즈
html 가우시안 나이브 베이즈 분류기 이해: 종합 가이드 기계 학습의 끊임없이 진화하는 환경에서 분류 알고리즘은 막대한 양의 데이터를 이해하는 데 중요한 역할을 합니다. 이러한 알고리즘 중에서 나이브 베이즈 분류기는 그 단순성과 효율성으로 돋보입니다. 이 글에서는 가우시안 나이브 베이즈 변종에 대해…
S21L04 – 로그 스케일
로그 스케일 이해하기: 데이터 과학자 및 AI 전문가를 위한 포괄적인 가이드 데이터 과학과 인공지능 분야에서 데이터를 효과적으로 관리하고 해석하는 능력은 매우 중요합니다. 이 도구들 중 하나의 기본 도구는 로그 스케일입니다. 이 포괄적인 가이드는 로그 스케일의 복잡한 내용을 파고들며, 실수 직선과의…
S21L03 – 다항 나이브 베이즈
다항 나이브 베이즈를 이용한 스팸 분류 마스터링: 종합 가이드 끊임없이 진화하는 디지털 커뮤니케이션 환경에서 스팸 메시지는 여전히 중요한 도전 과제로 남아 있습니다. 합법적인 메시지와 스팸을 효과적으로 구분하는 것은 커뮤니케이션 채널의 무결성을 유지하는 데 필수적입니다. 다항 나이브 베이즈는 기계 학습 분야에서…
S21L02 – 우도 대 확률, 정규 분포
html 정규분포 이해하기: 종 모양 곡선 설명 목차 정규분포 소개 종 모양 곡선: 시각적 표현 주요 구성 요소: 평균과 시그마 68-95-99.7 법칙 설명 가능성과 확률 이해하기 실용적 응용: 신발 사이즈 분포 통계 분석에서의 중요성 결론 정규분포 소개 정규분포는 대칭적인 종…
S21L01 – 베이즈 정리
html 베이즈 정리 이해하기: 개념, 머신러닝에서의 응용, 그리고 나이브 베이즈 단순화 목차 베이즈 정리 소개 조건부 확률이란? 독립 사건 vs. 종속 사건 독립 사건 종속 사건 베이즈 정리를 이용한 확률 계산: 실용적 예제 시나리오 목적 베이즈 정리 적용하기 복잡한 시나리오에서의…
S20L05 – 파이썬을 이용한 다중 클래스 분류를 위한 로지스틱 회귀
html 파이썬에서 다중 클래스 분류를 위한 로지스틱 회귀 구현: 종합 가이드 기계 학습의 끊임없이 진화하는 분야에서 다중 클래스 분류는 데이터셋 내 여러 범주를 구분할 수 있게 하는 중추적인 작업으로 자리 잡고 있습니다. 수많은 알고리즘 중에서 로지스틱 회귀는 이러한 문제를 해결하기…
S20L04 – 다중 클래스 분류에서의 로지스틱 회귀
html 로지스틱 회귀 이해하기: 기초부터 다중 클래스 분류까지 목차 로지스틱 회귀 소개 로지스틱 회귀 vs. 선형 회귀 로지스틱 회귀를 이용한 이진 분류 다중 클래스 분류로 확장하기 One-vs-All (OvA) 접근법 확률과 결정 경계 Scikit-Learn을 이용한 실용적 구현 결론 로지스틱 회귀 소개…
S20L03 – 파이썬을 이용한 로지스틱 회귀
파이썬에서 로지스틱 회귀 구현하기: 종합 가이드 파이썬의 Scikit-Learn 라이브러리를 사용하여 로지스틱 회귀의 힘을 활용하세요. 데이터 전처리, 결측치 처리, 특징 선택, 효율적인 분류 모델 구축 방법을 배웁니다. 이 단계별 튜토리얼을 통해 머신러닝 기술을 향상시키세요. 로지스틱 회귀 소개 로지스틱 회귀는 주로 이진…
S20L02 – 로지스틱 회귀 배경
로지스틱 회귀 이해하기: 포괄적인 가이드 목차 로지스틱 회귀란? 시그모이드 함수: S-곡선 로지스틱 회귀에서의 확률 최대 우도 추정 (MLE) 로지스틱 모델 비교: 최적의 곡선 선택 원 대 전체 전략 Python에서 로지스틱 회귀 구현 로지스틱 회귀의 장점 제한 사항 결론 로지스틱 회귀란?…
S20L01 – 왜 로지스틱 회귀
html 로지스틱 회귀: 머신 러닝에서 분류에 대한 포괄적인 가이드 목차 소개 선형 회귀 이해하기 로지스틱 회귀의 탄생 시그모이드(S자형) 함수 선형에서 로지스틱으로: 변환 로지스틱 회귀를 통한 분류 처리 로지스틱 회귀의 장점 도전 과제 극복하기 실행 구현 결론 소개 머신 러닝 분야에서…
S18L08 – 짧은 토론
html 머신 러닝의 분류 문제를 위한 데이터 전처리 종합 가이드 목차 분류 문제 소개 데이터 가져오기 및 개요 결측 데이터 처리 A. 수치 데이터 B. 범주형 데이터 범주형 변수 인코딩 A. 레이블 인코딩 B. 원-핫 인코딩 특징 선택 학습-테스트 분할…
S18L07 -특징 선택
머신 러닝에서 특성 선택 마스터하기: 종합 가이드 목차 특성 선택 소개 왜 특성 선택이 중요한가 SelectKBest와 CHI2 이해하기 단계별 특성 선택 과정 1. 라이브러리 및 데이터 가져오기 2. 탐색적 데이터 분석 (EDA) 3. 결측 데이터 처리 4. 범주형 변수 인코딩…
S18L06 – 전처리 재검토 계속
머신 러닝을 위한 데이터 전처리 및 모델 구축 종합 가이드 목차 소개 데이터 가져오기 및 탐색 결측치 처리 수치 데이터 범주형 데이터 범주형 변수 인코딩 레이블 인코딩 원-핫 인코딩 임계값 기반 인코딩 선택 특징 선택 훈련-테스트 분할 특징 스케일링 표준화…