카테고리 machine-leaning-articles-ko

S29L04 – ROC, AUC – 최적 임계값 계산 (최고 정확도 방법)

S29L06 – 캡 곡선 구현

S29L07 – 여러 모델 및 다중 클래스의 CAP 곡선

S30L01 – 투표 분류기

S31L01 – 모델 배포 기본

S31L02 – 값을 이용한 예측

S34L01 – 추천 시스템의 기초

S34L02 – 데이터 준비하기

S34L03 – 피벗 테이블

S34L04 – 상관관계 추출

S34L05 – 추천 제공

S34L06 – 테스트 권장 사항

S35L01 – Apriori 알고리즘 시작하기

S35L02 – 장바구니 최적화

S36L01 – 비지도 학습

S36L02 – K-평균 군집화

S36L03 – 최적 군집

S36L04 – 엘보우 방법

S36L05 – 파이썬에서의 K-평균 클러스터링

S36L06 – 시각화

S36L07 – 덴드로그램

S37L01-강화 학습 – 기초

S37L02 – 보너스 비디오 – 강화 학습

S38L01-왜 강화 학습인가

S38L02 – 탐색 전용, 활용 전용 프로세스