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목록데이터 분석/파이썬 머신러닝 완벽가이드 (13)
LITTLE BY LITTLE
[13] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드 - 7. 군집화 (평균 이동, GMM, DBSCAN, 고객 세그먼테이션 실습)
7. 군집화 K-평균 알고리즘 이해 군집 평가 평균 이동 (Mean shift) GMM(Gaussian Mixture Model) DBSCAN 군집화 실습 - 고객 세그먼테이션 정리 더보기 차원 축소 LDA (Linear Discriminant Anlysis) SVD (Singular Value Decomposition) NMF (Non-Negative Matrix Factorization) 정리 회귀 다항 회귀와 과(대)적합/과소적합 이해 규제 선형 모델 - 릿지, 라쏘, 엘라스틱 넷 로지스틱 회귀 회귀 트리 회귀 실습 - 자전거 대여 수요 예측 회귀 실습 - 캐글 주택 가격 : 고급 회귀 기법 정리 텍스트 분석 텍스트 분석 이해 텍스트 사전 준비 작업(텍스트 전처리) - 텍스트 정규화 Bag of W..
[12] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드 - 6.차원 축소(6-2.PCA) / 7. 군집화(7-2.군집평가 : 실루엣 분석)
6. 차원 축소 차원 축소의 개요 PCA (Principal Component Anlysis) LDA (Linear Discriminant Anlysis) SVD (Singular Value Decomposition) NMF (Non-Negative Matrix Factorization) 정리 7. 군집화 K-평균 알고리즘 이해 군집 평가 평균 이동 (Mean shift) GMM(Gaussian Mixture Model) DBSCAN 군집화 실습 - 고객 세그먼테이션 정리 더보기 회귀 다항 회귀와 과(대)적합/과소적합 이해 규제 선형 모델 - 릿지, 라쏘, 엘라스틱 넷 로지스틱 회귀 회귀 트리 회귀 실습 - 자전거 대여 수요 예측 회귀 실습 - 캐글 주택 가격 : 고급 회귀 기법 정리 텍스트 분석 텍스트..
[11] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드 - 7. 군집화 : K-평균 알고리즘 이해 (KMeans(), kmeans.label_, plt.scatter로 군집 시각화, make_blobs(), cluster_std ..)
7. 군집화 K-평균 알고리즘 이해 군집 평가 평균 이동 (Mean shift) GMM(Gaussian Mixture Model) DBSCAN 군집화 실습 - 고객 세그먼테이션 정리 더보기 회귀 다항 회귀와 과(대)적합/과소적합 이해 규제 선형 모델 - 릿지, 라쏘, 엘라스틱 넷 로지스틱 회귀 회귀 트리 회귀 실습 - 자전거 대여 수요 예측 회귀 실습 - 캐글 주택 가격 : 고급 회귀 기법 정리 차원 축소 차원 축소의 개요 PCA (Principal Component Anlysis) LDA (Linear Discriminant Anlysis) SVD (Singular Value Decomposition) NMF (Non-Negative Matrix Factorization) 정리 텍스트 분석 텍스트 분석..
[10] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드 - 5. 회귀 ( 비용 함수, 경사 하강법, LinearRegression() , RMSE = np.sqrt(-1*neg_mse_scores) )
5. 회귀 회귀 소개 단순 선형 회귀를 통한 회귀 이해 비용 최소화하기 - 경사 하강법 (Gradient Descent) 소개 사이킷런 Linear Regression을 이용한 보스턴 주택 가격 예측 다항 회귀와 과(대)적합/과소적합 이해 규제 선형 모델 - 릿지, 라쏘, 엘라스틱 넷 로지스틱 회귀 회귀 트리 회귀 실습 - 자전거 대여 수요 예측 회귀 실습 - 캐글 주택 가격 : 고급 회귀 기법 정리 더보기 차원 축소 차원 축소의 개요 PCA (Principal Component Anlysis) LDA (Linear Discriminant Anlysis) SVD (Singular Value Decomposition) NMF (Non-Negative Matrix Factorization) 정리 군집화 K-..
[9] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드 - 4. 분류(XGBoost&LightGBM 캐글 실습,로그 변환&이상치 제거&SMOTE 캐글 실습, 스태킹 앙상블)
4. 분류 분류의 개요 결정 트리 앙상블 학습 랜덤 포레스트 GBM(Gradient Boosting Machine) XGBoost(eXtra Gradient Boost) LightGBM 분류 실습 - 캐글 산탄데르 고객 만족 예측 분류 실습 - 캐글 신용카드 사기 검출 스태킹 앙상블 정리 더보기 회귀 회귀 소개 단순 선형 회귀를 통한 회귀 이해 비용 최소화하기 - 경사 하강법 (Gradient Descent) 소개 사이킷런 Linear Regression을 이용한 보스턴 주택 가격 예측 다항 회귀와 과(대)적합/과소적합 이해 규제 선형 모델 - 릿지, 라쏘, 엘라스틱 넷 로지스틱 회귀 회귀 트리 회귀 실습 - 자전거 대여 수요 예측 회귀 실습 - 캐글 주택 가격 : 고급 회귀 기법 정리 차원 축소 차원 ..
[8] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드 - 4. 분류(랜덤 포레스트, GBM, XGBOOST, LIGHT GBM)
4. 분류 분류의 개요 결정 트리 앙상블 학습 랜덤 포레스트 GBM(Gradient Boosting Machine) XGBoost(eXtra Gradient Boost) LightGBM 분류 실습 - 캐글 산탄데르 고객 만족 예측 분류 실습 - 캐글 신용카드 사기 검출 스태킹 앙상블 정리 더보기 회귀 회귀 소개 단순 선형 회귀를 통한 회귀 이해 비용 최소화하기 - 경사 하강법 (Gradient Descent) 소개 사이킷런 Linear Regression을 이용한 보스턴 주택 가격 예측 다항 회귀와 과(대)적합/과소적합 이해 규제 선형 모델 - 릿지, 라쏘, 엘라스틱 넷 로지스틱 회귀 회귀 트리 회귀 실습 - 자전거 대여 수요 예측 회귀 실습 - 캐글 주택 가격 : 고급 회귀 기법 정리 차원 축소 차원 ..
[7] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드 - 4. 분류(결정 트리-제약을 통한 과적합 해결, 앙상블-보팅-소프트 보팅과 하드 보팅)
4. 분류 분류의 개요 결정 트리 앙상블 학습 랜덤 포레스트 GBM(Gradient Boosting Machine) XGBoost(eXtra Gradient Boost) LightGBM 분류 실습 - 캐글 산탄데르 고객 만족 예측 분류 실습 - 캐글 신용카드 사기 검출 스태킹 앙상블 정리 더보기 회귀 회귀 소개 단순 선형 회귀를 통한 회귀 이해 비용 최소화하기 - 경사 하강법 (Gradient Descent) 소개 사이킷런 Linear Regression을 이용한 보스턴 주택 가격 예측 다항 회귀와 과(대)적합/과소적합 이해 규제 선형 모델 - 릿지, 라쏘, 엘라스틱 넷 로지스틱 회귀 회귀 트리 회귀 실습 - 자전거 대여 수요 예측 회귀 실습 - 캐글 주택 가격 : 고급 회귀 기법 정리 차원 축소 차원 ..
[6] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드 - 3.평가(정확도, 오차행렬, 정밀도, ROC AUC..)
3. 평가 정확도 오차 행렬 정밀도와 재현율 F1스코어 ROC 곡선과 AUC 피마 인디언 당뇨병 예측 정리 더보기 분류 분류의 개요 결정 트리 앙상블 학습 랜덤 포레스트 GBM(Gradient Boosting Machine) XGBoost(eXtra Gradient Boost) LightGBM 분류 실습 - 캐글 산탄데르 고객 만족 예측 분류 실습 - 캐글 신용카드 사기 검출 스태킹 앙상블 정리 회귀 회귀 소개 단순 선형 회귀를 통한 회귀 이해 비용 최소화하기 - 경사 하강법 (Gradient Descent) 소개 사이킷런 Linear Regression을 이용한 보스턴 주택 가격 예측 다항 회귀와 과(대)적합/과소적합 이해 규제 선형 모델 - 릿지, 라쏘, 엘라스틱 넷 로지스틱 회귀 회귀 트리 회귀 실..