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머신러닝을 위한 기초통계
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머신러닝에서 사용하는 통계 16 minLecture1.1
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데이터 탐색 15 minLecture1.2
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상관분석 28 minLecture1.3
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머신러닝 시작하기
5-
머신러닝 개요 22 minLecture2.1
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데이터 전처리 45 minLecture2.2
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단순 데이터 분리 17 minLecture2.3
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모형 생성, 예측, 평가 13 minLecture2.4
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이것이 끝이 아닙니다. 10 minLecture2.5
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군집분석
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K-Means 클러스터링 19 minLecture3.1
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Hierarchical 클러스터링 13 minLecture3.2
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클러스터링의 한계와 극복 33 minLecture3.3
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군집모형 성능평가 37 minLecture3.4
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분류분석
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분류분석 개요 08 minLecture4.1
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분류분석 모형 1 – 분류분석 모형의 종류, 확률적 생성모형(QDA) 30 minLecture4.2
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분류분석 모형 2 – 확률적 생성모형(나이브베이즈) 16 minLecture4.3
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분류분석 모형 3 – 확률적 판별모형(로지스틱 회귀, 의사결정나무) 39 minLecture4.4
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분류분석 모형 4 – 판별 분석 모형 13 minLecture4.5
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인공신경망 모형 32 minLecture4.6
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분류모형 성능평가 1/2 32 minLecture4.7
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분류모형 성능평가 2/2 30 minLecture4.8
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회귀분석
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회귀분석 개요 13 minLecture5.1
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상관분석 12 minLecture5.2
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단순 회귀분석 24 minLecture5.3
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포뮬러를 이용한 회귀식 13 minLecture5.4
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정규화 선형회귀 18 minLecture5.5
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다중 회귀분석 32 minLecture5.6
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회귀 모형의 성능 평가 11 minLecture5.7
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머신러닝 모형 최적화
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변수 선택과 차원 축소 26 minLecture6.1
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파라미터 탐색 20 minLecture6.2
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자료 불균형 처리 09 minLecture6.3
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최적 모형 탐색 04 minLecture6.4
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투표를 통한 최적의 앙상블 모형 만들기 04 minLecture6.5
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