카테고리 machine-leaning-articles-ko

S21L01 – 베이즈 정리

S21L02 – 우도 대 확률, 정규 분포

S21L03 – 다항 나이브 베이즈

S21L04 – 로그 스케일

S21L05 – 가우시안 나이브 베이즈

S21L06 – 파이썬을 이용한 가우시안 나이브 베이즈

S22L01 – 오일러 수

S22L02 – 균형 잡힌 데이터 vs 불균형 데이터

S23L01 – 1차원 데이터로 시작하는 SVM

S23L02 – SVM, 고차원 매핑

S23L03 – 2차원 공간에서의 SVM

S23L04 – 파이썬을 이용한 SVM 구현

S24L01 – 의사 결정 나무 및 랜덤 포레스트

S25L01 – AdaBoost 및 XGBoost 분류기

S26L01 – 정확도, 그리 정확하지 않음

S26L02 – 혼동 행렬

S26L03 – 정확도, 정밀도, 재현율, 특이도, F1 점수

S26L04 – 혼동 행렬 3D

S27L01 – 분류 모델 마스터 템플릿

S27L02 – 분류 모델 마스터 템플릿

S28L01 – GridSearchCV를 사용한 업데이트된 템플릿

S28L02 – 랜덤 서치 CV

S29L01 – ROC, AUC 및 PR 곡선 배경

S29L02 – ROC, AUC – 최적 모델 평가

S29L03 – ROC, AUC – 최적 임계값 계산 (유든의 방법)