S18L05 – 전처리 재검토
html 효과적인 데이터 전처리에서의 특성 선택 및 인코딩 기법 목차 특성 선택 이해하기 범주형 변수 인코딩 적절한 인코딩 기법 선택 일반적인 문제 피하기 결론 기계 학습 및 데이터 분석 분야에서, 전처리는 모델의 성능에 큰 영향을 줄 수 있는 중요한 단계입니다.…
Chand Sheikh
S18L04 – 차원의 저주
html 차원의 저주 이해와 머신러닝에서 특성 선택의 중요성 목차 차원의 저주란 무엇인가? 고차원에서 발생하는 주요 문제 특성 선택의 역할 특성 선택의 이점 차원의 임계값 이해 실용적 예: 주택 가격 예측 효과적인 특성 선택을 위한 전략 필터 방법 래퍼 방법 임베디드…
S18L03 – 상관관계
html 상관관계 이해하기: 정의, 중요성 및 계산 목차 상관관계란 무엇인가? 공분산 대 상관관계 피어슨 상관계수 피어슨 상관계수의 속성 피어슨 상관관계 계산 예제: 와인의 잔류 당과 품질 상관관계가 중요한 이유 상관관계 계산을 위한 도구 및 라이브러리 상관관계 결과 해석 결론 상관관계란…
S18L02 – 공분산
html 분산, 공분산 및 상관관계 이해하기: 포괄적인 가이드 목차 소개 분산: 데이터 분산 측정 공분산: 공동 변동성 이해 상관관계: 관계의 강도 측정 실용적 예시: 와인의 잔류 당도 대 품질 양의 기울기와 음의 기울기: 관계 해석 분산, 공분산 및 상관관계 계산…
S18L01 – 왜 상관관계가 중요한가
특징 선택의 숙련: 머신러닝에서 효과적인 차원 축소를 위한 공분산과 상관의 활용 목차 특징 선택 소개 특징 선택의 중요성 공분산과 상관 이해하기 공분산이란? 상관이란? 피어슨 상관 계수 차원 축소 기법 차원 축소의 기초 차원 축소를 위한 고급 도구들 실제 사례: 호주…
S17L04 – GridSearchCV 없이 K-폴드 교차 검증 계속
html K-Fold 교차 검증을 사용하여 GridSearchCV 없이 자동차 가격 예측 구현하기 목차 소개 데이터셋 개요 데이터 전처리 결측치 처리 특징 선택 특징 공학 범주형 변수 인코딩 특징 스케일링 회귀 모델 구축 의사결정나무 회귀 랜덤 포레스트 회귀 AdaBoost 회귀 XGBoost 회귀…
S17L03 – GridSearchCV 없이 K-폴드 교차 검증
K-Fold 교차 검증 마스터링: GridSearchCV 없이 종합 가이드 머신 러닝 분야에서 모델의 견고성과 신뢰성을 보장하는 것은 매우 중요합니다. 이를 달성하기 위한 기본적인 기술 중 하나가 K-Fold 교차 검증입니다. Scikit-Learn과 같은 인기 있는 라이브러리는 교차 검증과 결합된 하이퍼파라미터 튜닝을 위한 GridSearchCV와…
S17L02 – GridSearchCV를 사용한 업데이트된 템플릿
html 그리드 서치 CV을 이용한 머신 러닝 모델 최적화: 종합 가이드 목차 매개변수 조정의 도전 그리드 서치 CV 소개 실용적인 구현과 결과 성능과 계산의 균형 그리드 서치 CV를 넘어서 결론 매개변수 조정의 도전 머신 러닝 모델은 종종 많은 매개변수를 포함하며,…
S17L01 – K-폴드 검증, 그리드 서치
머신러닝에서 K-폴드 교차 검증 이해하기 목차 K-폴드 교차 검증이란? 단일 학습-테스트 분할의 문제점 K-폴드 교차 검증 소개 K-폴드 교차 검증의 이점 일반적인 실습 AI에서의 응용 결론 K-폴드 교차 검증이란? 수많은 행과 열로 구성된 테이블로 표현되는 데이터셋이 있다고 상상해 보세요. 이…
S16L02 – 마스터 템플릿 회귀 모델 – 모델 및 평가
html 고급 회귀 모델을 이용한 자동차 가격 예측 마스터링: 종합 가이드 목차 소개 데이터셋 개요 데이터 가져오기 및 초기 탐색 데이터 정제 및 전처리 누락된 수치 데이터 처리 누락된 범주형 데이터 처리 특징 선택 및 인코딩 관련 없는 특징 제거…
S16L01 – 마스터 템플릿 회귀 모델 – 데이터 생성
html 회귀 분석 마스터하기: 자동차 가격 예측을 위한 종합 템플릿 자동차 가격 예측을 위해 전문가가 제작한 템플릿을 통해 회귀 분석의 잠재력을 최대한 활용하세요. 다양한 모델을 실험하든 다양한 회귀 문제를 해결하든, 이 가이드는 머신러닝 워크플로우를 간소화하기 위한 단계별 접근 방식을 제공합니다.…
S14L02 – 파이썬에서의 SVR
Python에서 Support Vector Regression(SVR)의 힘을 활용하기: 종합 가이드 목차 소개 Support Vector Regression(SVR)이란? 왜 SVR을 선택해야 하나요? 데이터셋 개요: 보험 데이터 분석 데이터셋 특징: 데이터 전처리 1. 라이브러리 임포트 2. 데이터셋 로딩 3. 특징 및 타겟 변수 분리 4. 레이블…
S14L01 – SVM (회귀) 배경
html 서포트 벡터 머신 이해하기: 서포트 벡터 회귀에 대한 종합 안내서 목차 소개 서포트 벡터 머신이란? 서포트 벡터 회귀(SVR) 심층 탐구 무관심 튜브 설명 SVR에서의 오류 계산 슬랙 변수: SVR의 핵심 서포트 벡터: 필수 데이터 포인트 SVR 사용의 장점 SVR…
S13L01 – AdaBoost와 XGBoost 회귀기
html 아다부스트 및 XGBoost 회귀 모델 종합 가이드: 보험 청구 예측 향상 목차 앙상블 기법 소개 아다부스트 이해하기 XGBoost 탐구 데이터셋 개요 데이터 전처리 아다부스트 회귀 모델 구축 XGBoost 회귀 모델 구성 모델 비교 및 평가 하이퍼파라미터 튜닝 및 최적화…
S12L02 – 부스팅
부스팅 알고리즘 마스터하기: AdaBoost에서 XGBoost까지 목차 부스팅 소개 약한 학습자와 강한 학습자 이해하기 부스팅 알고리즘의 유형 적응형 부스팅 (AdaBoost) 그라디언트 부스팅 XGBoost 부스팅을 사용하는 이유 결론 부스팅 소개 부스팅은 여러 약한 학습자의 강점을 결합하여 견고하고 정확한 예측 모델을 생성하는 강력한…
S12L01 – 배깅
html 머신러닝에서 배깅 이해하기: 랜덤 포레스트, 보팅 회귀기, 보팅 분류기에 대한 포괄적 가이드 끊임없이 진화하는 머신러닝 환경에서, 앙상블 기법은 모델의 성능과 정확도를 향상시키는 강력한 도구로 부상했습니다. 이 중에서 배깅—부트스트랩 집계의 약자인 배깅은 기본적인 기법으로 돋보입니다. 이 기사는 배깅의 개념을 깊이…
S11L02 – 랜덤 포레스트
html 랜덤 포레스트를 활용한 예측 모델 향상: 실용 가이드 목차 의사 결정 나무 모델 재검토 랜덤 포레스트 소개 왜 랜덤 포레스트를 선택해야 하나요? 구현 단계 관찰 사항 랜덤 포레스트를 다른 데이터셋에 적용하기 구현 단계 결론 하이퍼파라미터 조정 결론 의사 결정…
S11L01 – 앙상블 학습
AI 및 머신러닝에서 앙상블 학습의 힘을 활용하기 목차 앙상블 학습이란? 앙상블 학습을 사용하는 이유 군중의 지혜: 실질적인 예 실제 적용 사례: 넷플릭스 프라이즈 대회 연구 하이라이트: COVID-19 감지에 있어서의 앙상블 학습 앙상블 학습 기법의 종류 결론 추가 읽을거리 및 자료…
S10L04 – 결정 트리 구현 – 다수의 특성
보험 데이터에 다항 회귀 및 의사 결정 트리 회귀기 구현: 종합 가이드 머신러닝 분야에서 회귀 모델은 연속적인 결과를 예측하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 기사에서는 다항 회귀와 의사 결정 트리 회귀기를 보험 데이터셋에 적용하는 방법을 단계별로 안내하며, 데이터 전처리, 모델…
S10L03 – 의사 결정 나무 모델의 시각화
html 파이썬에서 의사 결정 트리 회귀 시각화: 종합 가이드 파이썬으로 의사 결정 트리 회귀의 힘을 활용하세요! 이 종합 가이드에서는 파이썬의 강력한 라이브러리를 사용하여 의사 결정 트리 회귀 모델을 시각화하는 방법을 안내합니다. 신진 데이터 과학자이든 경험 많은 전문가이든 관계없이 모델을 시각화하고…
S10L02 – 결정 트리 구현 – 1 특징
html Scikit-Learn을 이용한 의사 결정 나무 회귀 마스터하기: 종합 가이드 끊임없이 진화하는 머신러닝 분야에서, 의사 결정 나무는 분류 및 회귀 작업 모두에 대해 다재다능하고 직관적인 모델로 두드러집니다. 데이터 과학에 열정을 가진 초보자이든 숙련된 전문가이든, 의사 결정 나무를 구현하고 최적화하는 방법을…
S10L01 – 엔트로피 및 지니 측정
html 의사 결정 나무 이해하기: 엔트로피, 지니 불순도, 그리고 실용적인 응용 목차 의사 결정 나무란? 의사 결정 나무의 주요 구성 요소 의사 결정 나무는 어떻게 결정을 내리는가 의사 결정 나무에서 불확실성 다루기 엔트로피: 불확실성 측정 지니 불순도: 더 간단한 대안…
S09L03 – 2D 및 3D 공간에서의 기울기 하강법
기계 학습에서의 경사 하강법 이해: 기초부터 복잡한 응용까지 목차 경사 하강법이란 무엇인가? 경사 하강법의 작동 원리 수렴과 최적화 국소 최소점 vs 전역 최소점 무작위 초기화와 그 영향 고차원 공간에서의 경사 하강법 경사 하강법의 시각화 도전과 해결책 고급 주제: 교차 검증…
S09L02 – 경사 하강법 – 배경
머신러닝에서의 그래디언트 디센트 이해하기: 종합 가이드 머신러닝 알고리즘은 데이터 분석, 예측 생성, 작업 자동화 방식을 혁신적으로 변화시켰습니다. 많은 머신러닝 모델의 핵심에는 그래디언트 디센트로 알려진 최적화 기법이 있습니다. 이 글에서는 선형 회귀의 맥락에서 그래디언트 디센트가 어떻게 작동하는지 깊이 있게 이해하고, 예측…
S09L01 – 편향, 분산 및 과적합
html 머신 러닝에서 편향, 분산 및 과적합 이해하기 머신 러닝 분야에서는 새로운, 보지 못한 데이터에 잘 일반화되는 모델을 만드는 것이 매우 중요합니다. 이를 달성하기 위해서는 모델의 성능에 영향을 미치는 두 가지 기본 개념인 편향과 분산 사이의 미묘한 균형을 유지해야 합니다.…