Maron's DATA Log

# Gradient Descent (경사하강법) github.com/maron2ee/Machine-Learning/blob/main/ml04.ipynb maron2ee/Machine-Learning Contribute to maron2ee/Machine-Learning development by creating an account on GitHub. github.com # Decision Tree (의사결정나무) github.com/maron2ee/Machine-Learning/blob/main/ml05.ipynb maron2ee/Machine-Learning Contribute to maron2ee/Machine-Learning development by creating an account on Git..

github.com/maron2ee/Machine-Learning/blob/main/ml02.ipynb maron2ee/Machine-Learning Contribute to maron2ee/Machine-Learning development by creating an account on GitHub. github.com # 비지도학습 (Unsupervised Learning) : 레이블(정답)이 없이 진행되는 학습 // 학습할 때 데이터만 필요 데이터 자체에서 패턴을 찾아내야 할 떄 * 장점 : 따로 레이블을 제공할 필요 없음 * 단점 : 레이블이 없기 때문에 모델 성능을 평가하기는 다소 어려움 * 대표적인 예) 군집화, 차원축소 784 * 70,000 X[0] 784 * 1 X[0].reshape((..

github.com/maron2ee/Machine-Learning/blob/main/ml01.ipynb maron2ee/Machine-Learning Contribute to maron2ee/Machine-Learning development by creating an account on GitHub. github.com * 지도학습 (Supervised Learning) : 데이터와 함께 레이블(정답)이 제공되어 정답을 알려주면서 진행되는 학습 (정답, 실제값, 레이블, 타겟, 클래스, y값...) 주어진 데이터와 레이블을 이용해 새로운 데이터의 레이블을 예측할 때 사용 (예측값, 분류값, y-hat...) * 장점 : 데이터와 함꼐 레이블이 제공되어 손쉽게 모델의 성능을 평가할 수 있음 * 단점 : ..

github.com/maron2ee/Machine-Learning/blob/main/ml01.ipynb maron2ee/Machine-Learning Contribute to maron2ee/Machine-Learning development by creating an account on GitHub. github.com 머신러닝 기본 - 머신러닝 기본개념 이해 - 수학적 개념, 통계학 기초 리뷰 - Python 리뷰 - 머신러닝 도구 소개 (SciKit-Learn) - 딥러닝 도구 소개 (TensorFlow) 지도학습 -회귀/분류 - 머신러닝 알고리즘 개념 - 지도학습의 이해 - 선형회귀 (단순 / 다중) 개념의 이해와 구현 - 회귀모형 평가지표 - 로지스틱 회귀 개념 이해와 구현 - Naive Bay..