혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝(머신러닝)

1-3 마켓과 머신러닝.ipynb

0.05MB

2-1 훈련 세트와 테스트 세트 240701.ipynb

0.07MB

2-2 데이터 전처리 240701.ipynb

0.29MB

3-1 k-최근접 이웃 회귀.ipynb

0.03MB

3-2 선형 회귀.ipynb

0.11MB

3-3 특성 공학과 규제.ipynb

0.08MB

4-1 로지스틱 회귀.ipynb

0.06MB

4-2 확률적 경사 하강법.ipynb

0.11MB

5-1 결정 트리.ipynb

0.72MB

5-2 교차검증과 그리드서치.ipynb

0.77MB

5-3 트리의 앙상블.ipynb

1.43MB

6-1 군집 알고리즘.ipynb

1.06MB

6-2 k-평균.ipynb

1.75MB

6-3 주성분 분석.ipynb

3.78MB

 

 

위의 내용은 7월 2주동안 공부한 내용인데

원래 한 달안에 끝내는 마음으로 이 책을 시작했는데, 너무 내용을 쉽게 풀어서 써줘서 생각보다 빨리 끝날 것 같다.  

이 책이 진짜 쉽게 설명한 만큼 내용이 깊지는 않은데

추후에 깊게 공부하기 위해 전반적인 내용을 훑어본다는 느낌으로 공부하면 좋을 것 같다. 

 

딥러닝 파트도 끝나면 정리해서 올려야겠다. 

(내용은 모두 혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝을 기반으로 작성되었다.)