파이썬 머신러닝 라이브러리(Scikit-learn) 핵심 개발자가 PyData에서 2015년에 발표했던 자료를 바탕으로 머신러닝의 개념을 정리해 봅니다.
Supervised Machine Learning 지도학습, 교수학습, 교사학습이라 번역되기도 하는 정답값이 있는 데이터를 학습시켜 예측하는 과정을 이해합니다.
Unsupervised Machine Learning 정답값(label)이 없는 데이터를 군집화, 차원축소하는 기법에 대해 알아봅니다.
underfitting and overfitting 과적합과 과소적합을 알아봅니다.
다양한 모델을 사용해 모델의 성능을 개선해 봅니다.
Bag of Word, TF-IDF 등의 개념을 알아봅니다.
영상 링크 : [Andreas Mueller: Machine Learning with scikit learn - KZitem]( • Andreas Mueller: Machi... )
깃헙 저장소 : [amueller/odscon-2015: Slides and material for open data science](github.com/amu...)
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Негізгі бет [2] 파이썬 머신러닝 라이브러리(Scikit-learn) 기계학습 개념 정리하기 - 평가하기, 과적합과 과소적합 강좌
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