Study (66) 썸네일형 리스트형 [Book] 10. 인공 신경망 소개(퍼셉트론, 헤비사이드, 헤브 규칙) Book Title : Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TF 지은이 : 오렐리아 제롱 옮긴이 : 박해선 출판사 : 한빛미디어 코드 출처 https://github.com/rickiepark/handson-ml2 GitHub - rickiepark/handson-ml2: 핸즈온 머신러닝 2/E의 주피터 노트북 핸즈온 머신러닝 2/E의 주피터 노트북. Contribute to rickiepark/handson-ml2 development by creating an account on GitHub. github.com 10 .케라스를 이용한 인공 신경망 소개 (퍼셉트론, 헤비사이드 계단 함수, 헤브 규칙) 퍼셉트론 가장 간단한 인공 신경망 구조 중.. [Book] 9. 비지도 학습(군집) Book Title : Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TF 지은이 : 오렐리아 제롱 옮긴이 : 박해선 출판사 : 한빛미디어 코드 출처 https://github.com/rickiepark/handson-ml2 GitHub - rickiepark/handson-ml2: 핸즈온 머신러닝 2/E의 주피터 노트북 핸즈온 머신러닝 2/E의 주피터 노트북. Contribute to rickiepark/handson-ml2 development by creating an account on GitHub. github.com 9. 비지도 학습(군집) 지도 학습과는 달리 학습 데이터에 대한 목푯값(라벨 값)이 없음 군집(Clustering) 비슷한 샘플을 .. [Book] 8. 차원 축소 Book Title : Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TF 지은이 : 오렐리아 제롱 옮긴이 : 박해선 출판사 : 한빛미디어 코드 출처 https://github.com/rickiepark/handson-ml2 GitHub - rickiepark/handson-ml2: 핸즈온 머신러닝 2/E의 주피터 노트북 핸즈온 머신러닝 2/E의 주피터 노트북. Contribute to rickiepark/handson-ml2 development by creating an account on GitHub. github.com 8. 차원 축소 차원이 높아지면(설명변수가 많아짐) 반응 변수와 관련 있는 신호 변수가 아닌 관련 없는 잡음 변수가 추가될 수 있음.. [Book] 7. 앙상블 학습과 랜덤 포레스트 Book Title : Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TF 지은이 : 오렐리아 제롱 옮긴이 : 박해선 출판사 : 한빛미디어 코드 출처 https://github.com/rickiepark/handson-ml2 GitHub - rickiepark/handson-ml2: 핸즈온 머신러닝 2/E의 주피터 노트북 핸즈온 머신러닝 2/E의 주피터 노트북. Contribute to rickiepark/handson-ml2 development by creating an account on GitHub. github.com 7. 앙상블 학습과 랜덤 포레스트 앙상블 무작위로 선택된 수천 명의 사람에게 복잡한 질문을 하고 대답을 모아 결정하는 것이 한 명의.. [Book] 6. 결정 트리 Book Title : Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TF 지은이 : 오렐리아 제롱 옮긴이 : 박해선 출판사 : 한빛미디어 코드 출처 https://github.com/rickiepark/handson-ml2 GitHub - rickiepark/handson-ml2: 핸즈온 머신러닝 2/E의 주피터 노트북 핸즈온 머신러닝 2/E의 주피터 노트북. Contribute to rickiepark/handson-ml2 development by creating an account on GitHub. github.com 6. 결정 트리(Decision Tree) 결정 트리는 분류와 회귀 작업 그리고 다중출력 작업도 가능한 다재다능한 머신러닝 알고리즘.. [Book] 5. 서포트 벡터 머신 Book Title : Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TF 지은이 : 오렐리아 제롱 옮긴이 : 박해선 출판사 : 한빛미디어 코드 출처 https://github.com/rickiepark/handson-ml2 GitHub - rickiepark/handson-ml2: 핸즈온 머신러닝 2/E의 주피터 노트북 핸즈온 머신러닝 2/E의 주피터 노트북. Contribute to rickiepark/handson-ml2 development by creating an account on GitHub. github.com 5. 서포트 벡터 머신 책에서는 서포트 벡터 머신에 사용되는 수식과 수학적 접근이 나오지만, 포스팅에서는 서포트 벡터 머신에 대한 .. [Book] 4. 모델 훈련 Book Title : Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TF 지은이 : 오렐리아 제롱 옮긴이 : 박해선 출판사 : 한빛미디어 코드 출처 https://github.com/rickiepark/handson-ml2 GitHub - rickiepark/handson-ml2: 핸즈온 머신러닝 2/E의 주피터 노트북 핸즈온 머신러닝 2/E의 주피터 노트북. Contribute to rickiepark/handson-ml2 development by creating an account on GitHub. github.com 4. 모델 훈련 책에서는 각종 모델을 훈련하지만, 포스팅에서는 용어 정리만 간단하게 포스팅합니다. 경사 하강법(Gradient De.. [Study] AdaBoosting vs GradientBoosting 차이점 사이킷런에서는 앙상블 모델인 AdaBoostingClassifier와 GradientBoostingClassifier를 지원합니다 본 포스팅은 둘의 차이점이 궁금해 공부하며 정리한 포스팅이며, 다른 훌륭한 분들의 블로그를 많이 참조했습니다. Ensemble Model 앙상블 방식에는 Bagging, Boosting, Stacking 등이 있는데 그중 AdaBoosting과 GradientBoosting은 Boosting 방식입니다. AdaBoostingClassifier vs GradientBoosting 차이점 한줄 요약 AdaBoosting은 Stump로 구성되어 있고 하나의 Stump에서 발생한 Error가 다음 Stump에 영향을 주며 서로 순차적으로 계속 연결되어 최종 결과를 도출함 반면에 Gr.. 이전 1 2 3 4 5 ··· 9 다음
