[Machine Learning] 분류 알고리즘(Classification) - 앙상블(Ensemble) 기법의 Voting과 Bagging
Voting, Bagging(bootstrap aggregation) / Random Forest
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Wonyong Jang
on September 30, 2022 ·
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[Machine Learning] 분류 알고리즘(Classification) - 결정 트리
결정트리(Decision Tree), 결정트리의 하이퍼 파라미터, 피처 중요도의 이해
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Wonyong Jang
on September 24, 2022 ·
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[Machine Learning] 사이킷런으로 수행하는 생존자 예측 실습
데이터 분석 및 전처리 / 교차검증 / 하이퍼 파라미터 최적화 / seaborn을 이용한 시각화
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Wonyong Jang
on September 19, 2022 ·
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[Machine Learning] 사이킷런의 데이터 전처리
데이터 전처리(Preprocessing) / 데이터 클린징, 결손값 처리(Null/NaN처리), 데이터 인코딩(레이블, 원 핫 인코딩), 데이터 스케일링, 이상치 제거
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Wonyong Jang
on September 15, 2022 ·
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[Machine Learning] 사이킷런의 데이터 세트 분리 및 검증
학습 데이터와 테스트 데이터 분리, 교차 검증(Stratified K Fold) 성능 평가, 하이퍼 파라미터 튜닝
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Wonyong Jang
on September 12, 2022 ·
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[Machine Learning] 오버피팅의 개념과 해결
Overfitting(과적합), Data Augmentation
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Wonyong Jang
on September 04, 2022 ·
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[Machine Learning] 분류(Classification) 모델 지표(metrics)의 의미와 계산법
Confusion Matrix / TP, FP, TN, FN / accuracy, precision, recall / ROC AUC
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Wonyong Jang
on September 01, 2022 ·
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[Gradle] Kotlin DSL 를 이용하여 Gradle 설정하기
멀티 모듈 프로젝트에서 Kotlin DSL / project, allprojects, subprojects / 특정 모듈에서 shadowJar
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Wonyong Jang
on July 18, 2022 ·
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