LITTLE BY LITTLE

https://www.kaggle.com/datasets/vjchoudhary7/customer-segmentation-tutorial-in-python Mall Customer Segmentation Data Market Basket Analysis www.kaggle.com Customer ID, age, gender, annual income, spending score과 같은 기본 정보만 있음 여기서 spending score은 customer behavior, purchasing data등에 기반해 매긴 점수 분석의 최종 목표는 "k-means clustering"기법으로 고객들을 segmentation 하는 것 참고 https://www.kaggle.com/code/gadigevishalsai..

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..

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-..

제 5부.컴퓨터 비전을 위한 딥러닝 합성곱 신경망 소개 소규모 데이터셋에서 밑바닥부터 컨브넷 훈련하기 사전 훈련된 컨브넷 사용하기 컨브넷 학습 시각화 요약 더보기 제 6부. 텍스트와 시퀀스를 위한 딥러닝 텍스트 데이터 다루기 순환 신경망 이해하기 순환 신경망의 고급 사용법 컨브넷을 사용한 시퀀스 처리 요약 제 7부. 딥러닝을 위한 고급 도구 Sequential 모델을 넘어서 : 케라스의 함수형 API 케라스 콜백과 텐서보드를 사용한 딥러닝 모델 검사와 모니터링 모델의 성능을 최대화로 끌어올리기 요약 제 8부. 생성 모델을 위한 딥러닝 LSTM으로 텍스트 생성하기 딥드림 뉴럴 스타일 트랜스퍼 변이형 오토인코더를 사용한 이미지 생성 적대적 생성 신경망 소개 요약 제 9부. 결론 핵심 개념 리뷰 딥러닝의 한계..

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 ..

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