혼공 머신러닝 machine learnng

Chap 01 시작하기

• 01 첫번째 머신러닝

Chap 02 데이터 다루기

• 01 훈련 세트와 테스트 세트
• 02 데이터 전처리

Chap 03 회귀 알고리즘과 모델 규제

• 01 k-최근접 이웃 회귀
• 02 선형 회귀
• 03 특성 공학과 규제

Chap 04 다양한 분류 알고리즘

• 01 로지스틱 회귀
• 02 확률적 경사 하강법

Chap 05 결정 트리 알고리즘

• 01 결정 트리
• 02 교차 검증과 그리드 서치
• 03 결정 트리 앙상블

Chap 06 비지도 학습

• 01 군집 알고리즘
• 02 k-평균
• 03 주성분 분석