인공지능 및 머신러닝 이해 실습

1. 분류모델

01_분류모델_iris.ipynb

0.03MB

1.1 문제정의

1.2 기본분류모델(Decision Tree)

1.3 교차검증(Cross Validate)

1.4 하이퍼파라미터 최적화(GridSearchCV)

1.5 다양한 분류모델 : KNN, SVM, RandomForest

1.6 앙상블 

 

2. 예측모델

02_예측모델_boston.ipynb

0.09MB

2.1 예측 문제

2.2 선형 회귀

2.3 회귀분석모델 평가지표

2.4 교차검증

2.5 다양한 분류모델

 

3. 군집모델

03_군집모델_iris.ipynb

0.42MB

3.1 군집 알고리즘

3.2 K-means

3.3 군집 평가

 

[리뷰] 머신러닝 프로세스

[리뷰] 머신러닝 유형

+ 참고 pdf 

인공지능 및 머신러닝 이해-실습.pdf

2.07MB