카테고리 machine-leaning-articles-ko

S05L07 – 과제 해결 및 원-핫 인코딩 – 파트 01

S05L08 – 과제 해결 및 원-핫 인코딩 – 파트 02

S06L01 – 선형 회귀의 작동 및 비용 함수

S06L02 – 파이썬으로 선형 회귀 구현 – 파트 1

S06L03 – 파이썬에서 선형 회귀 구현 – 2부

S07L01 – 파이썬에서 다중 선형 회귀

S07L02 – 다중 선형 회귀의 이면 – 1부

S07L03 – 다중 선형 회귀의 이면 – 파트 2

S08L01 – 다항 회귀

S08L02 – 다중 특성 데이터셋에서의 다항 회귀

S09L01 – 편향, 분산 및 과적합

S09L02 – 경사 하강법 – 배경

S09L03 – 2D 및 3D 공간에서의 기울기 하강법

S10L01 – 엔트로피 및 지니 측정

S10L02 – 결정 트리 구현 – 1 특징

S10L03 – 의사 결정 나무 모델의 시각화

S10L04 – 결정 트리 구현 – 다수의 특성

S11L01 – 앙상블 학습

S11L02 – 랜덤 포레스트

S12L01 – 배깅

S12L02 – 부스팅

S13L01 – AdaBoost와 XGBoost 회귀기

S14L01 – SVM (회귀) 배경

S14L02 – 파이썬에서의 SVR

S15L01 – R제곱