목록2024/05 (4)
Hello It's good to be back ^_^
교재: 파이썬 머신러닝 완벽 가이드공부한 페이지: pp. 488-실습한 내용: https://github.com/HongYeonLee/Pylot_MachineLearningStudy GitHub - HongYeonLee/Pylot_MachineLearningStudyContribute to HongYeonLee/Pylot_MachineLearningStudy development by creating an account on GitHub.github.com 목차 01. 텍스트 분석 이해 02. 텍스트 사전 준비 작업 (텍스트 전처리) - 텍스트 정규화 03. Bag of Words - BOW 04. 텍스트 분류 실습 - 20 뉴스그룹 분류 05. 감성 분석 06. 토픽 모델링 (Topic Modeling..
파이썬 머신러닝 스터디 7주차 (ch07 차원 축소)
교재: 파이썬 머신러닝 완벽 가이드공부한 페이지: pp. 431-실습한 내용: https://github.com/HongYeonLee/Pylot_MachineLearningStudy GitHub - HongYeonLee/Pylot_MachineLearningStudyContribute to HongYeonLee/Pylot_MachineLearningStudy development by creating an account on GitHub.github.com 목차 01. K-평균 알고리즘의 이해 02. 군집 평가 (Cluster Evaluation) 03. 평균 이동 (Mean Shift) 04. GMM (Gaussian Mixture Model) 05. DBSCAN (Density Based Spati..
파이썬 머신러닝 스터디 6주차 (ch06 차원 축소)
교재: 파이썬 머신러닝 완벽 가이드공부한 페이지 : pp. 399-실습한 내용: https://github.com/HongYeonLee/Pylot_MachineLearningStudy GitHub - HongYeonLee/Pylot_MachineLearningStudyContribute to HongYeonLee/Pylot_MachineLearningStudy development by creating an account on GitHub.목차 01. 차원 축소 (Dimesion Reduction) 개요 02. PCA (Pricipal Component Analysis) 03. LDA (Linear Discriminant Analysis) 04. SVD (Singular Value Decompostion..
파이썬 머신러닝 스터디 5주차 (ch05 회귀)
교재: 파이썬 머신러닝 완벽 가이드공부한 페이지 : pp. 308-실습한 내용: https://github.com/HongYeonLee/Pylot_MachineLearningStudy GitHub - HongYeonLee/Pylot_MachineLearningStudyContribute to HongYeonLee/Pylot_MachineLearningStudy development by creating an account on GitHub.github.com목차 01. 회귀 소개 02. 단순 선형 회귀를 통한 회귀 이해 03. 비용 최소화 하기 - 경사 하강법((Gradient Descent) 소개 04. 사이킷런 LineaRegression을 이용한 보스턴 주택 가격 예측 05. 다항 회귀와 과(대)적..