Principal component analysis (주성분분석)
Principal component analysis (주성분분석)을 정리해봅니다
Machine learning
Hierarchical clustering (계층적 군집화)
Hierarchical clustering (계층적 군집화) 방법을 정리해봅니다
K-means clustering
Clustering의 대표적인 예시인 K-means clustering을 정리해봅니다
Clustering (군집화)
Unsupervised learning(비지도 학습) 중 하나인 Clustering (군집화)를 정리해봅니다
Machine learning: Bias(편향)과 Variance(분산)
Machine learning의 기본적인 개념 중 하나인 Bias(편향)과 Variance(분산)에 대해 정리해봅시다
Regularization: Ridge (L2), Lasso (L1), and Elastic Net regression
Regularization의 Ridge, Lasso, 그리고 Elastic Net regression 모델을 정리해봅시다
부스팅 앙상블 (Boosting Ensemble) 3-2: XGBoost for Classification
Boosting 모델 중 하나인 XGBoost의 Classification 알고리즘을 정리해봅시다
부스팅 앙상블 (Boosting Ensemble) 3-1: XGBoost for Regression
Boosting 모델 중 하나인 XGBoost의 Regression 알고리즘을 정리해봅시다
부스팅 앙상블 (Boosting Ensemble) 2-2: Gradient Boosting for Classification
Boosting 알고리즘 중 하나인 Gradient Boosting for Classification을 정리해봅시다
Machine learning: Odds와 Log(Odds)
Machine learning의 기본적인 개념 중 하나인 Odds와 Log(Odds)에 대해 정리해봅시다
부스팅 앙상블 (Boosting Ensemble) 2-1: Gradient Boosting for Regression
Boosting 알고리즘 중 하나인 Gradient Boosting for Regression을 정리해봅시다
부스팅 앙상블 (Boosting Ensemble) 1: AdaBoost
부스팅 앙상블의 예시인 AdaBoost를 정리해봅시다
배깅 앙상블 (Bagging Ensemble): Random Forest
배깅 앙상블의 예시인 Random Forest를 정리해봅시다
앙상블 (Ensemble)의 기본 개념
앙상블 모델의 개념과 종류를 정리해봅시다
의사결정 나무 (Decision Tree) CART 알고리즘 설명
의사결정 나무의 기본 알고리즘 중 하나인 CART 를 공부해봅시다
의사결정 나무 (Decision Tree) C4.5 알고리즘 설명
의사결정 나무의 기본 알고리즘 중 하나인 C4.5 를 공부해봅시다
의사결정 나무 (Decision Tree) ID3 알고리즘 설명
의사결정 나무의 기본 알고리즘 중 하나인 ID3 를 공부해봅시다
의사결정 나무 (Decision Tree) 기본 설명
Machine learning 알고리즘 중 하나인 의사결정 나무를 공부해봅시다