박해선

[Study] 혼공학습단 10기: 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝(박해선) - Chapter 03 회귀 알고리즘과 모델 규제(2주차)

스터디 스터디 범위 Chapter 03 회귀 알고리즘과 모델 규제 03-1 k-최근접 이웃 회귀 ▶️회귀 문제를 이해하고 k-최근접 이웃 알고리즘으로 풀어 보기 03-2 선형 회귀 ▶️ 사이킷런으로 선형 회귀 모델 만들어 보기 03-3 특성 공학과 규제 ▶️특성 공학과 규제 알아보기 스터디 내용 03-1 k-최근접 이웃 회귀 ▶️회귀 문제를 이해하고 k-최근접 이웃 알고리즘으로 풀어 보기 numpy 라이브러리의 reshape() 메서드로 크기가 다른 배열을 생성할 수 있음 sklearn.neighbers 모듈에서 KNeighborsRegressor 메소드로 K-Nearest Neighbors 회귀 알고리즘 사용 가능 분류 모델의 경우 score값이 테스트 세트의 샘플을 정확하게 분류한 개수의 비율이며, ..

[Study] 혼공학습단 10기: 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝(박해선) - Chapter 01-02 데이터 다루기(1주차)

스터디 스터디 범위 Chapter 01 나의 첫 머신러닝 01-1 인공지능과 머신러닝, 딥러닝 ▶️ 인공지능과 머신러닝, 딥러닝은 무엇일까요? 01-2 코랩과 주피터 노트북 ▶️코랩과 주피터 노트북으로 손코딩 준비하기 01-3 마켓과 머신러닝 ▶️마켓을 예로 들어 머신러닝을 설명합니다. Chapter 02 데이터 다루기 02-1 훈련 세트와 테스트 세트 ▶️ 모델을 훈련 시키는 훈련 세트와 검증하는 테스트 세트로 나누어 학습하기 02-2 데이터 전처리 ▶️정교한 결과 도출을 위한 데이터 전처리 알아보기 스터디 내용 01-3 마켓과 머신러닝 matplotlib의 scatter를 이용하여 점군 데이터를 표출 zip() 함수를 이용하여 두 데이터 집합을 두 개의 특성(feature)을 가진 데이터의 집합으로 ..

[스터디] 혼공학습단 10기: 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝(박해선)

스터디 플랜 및 범위 Chapter 01 나의 첫 머신러닝 01-1 인공지능과 머신러닝, 딥러닝 ▶️ 인공지능과 머신러닝, 딥러닝은 무엇일까요? 01-2 코랩과 주피터 노트북 ▶️코랩과 주피터 노트북으로 손코딩 준비하기 01-3 마켓과 머신러닝 ▶️마켓을 예로 들어 머신러닝을 설명합니다. Chapter 02 데이터 다루기 02-1 훈련 세트와 테스트 세트 ▶️ 모델을 훈련 시키는 훈련 세트와 검증하는 테스트 세트로 나누어 학습하기 02-2 데이터 전처리 ▶️정교한 결과 도출을 위한 데이터 전처리 알아보기 Chapter 03 회귀 알고리즘과 모델 규제 03-1 k-최근접 이웃 회귀 ▶️회귀 문제를 이해하고 k-최근접 이웃 알고리즘으로 풀어 보기 03-2 선형 회귀 ▶️ 사이킷런으로 선형 회귀 모델 만들어 ..