Machine Learning
머신러닝의 핵심 알고리즘과 Scikit-learn 기반 실습 가이드입니다. 지도학습, 비지도학습, 모델 평가 및 하이퍼파라미터 튜닝을 다룹니다.콘텐츠 준비 중입니다. 곧 업데이트됩니다.
다룰 내용
- 지도학습: 선형 회귀, 로지스틱 회귀, SVM, 의사결정 트리, 랜덤 포레스트
- 비지도학습: K-Means, DBSCAN, PCA, t-SNE
- 앙상블 학습: Bagging, Boosting, Stacking
- 모델 평가: 교차검증, Precision/Recall, ROC-AUC
- 하이퍼파라미터 튜닝: Grid Search, Random Search, Optuna
- 피처 엔지니어링 및 데이터 전처리