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00. 시작하기
머신러닝 개요
ML 입문
수학 기초
01. 데이터와 평가
데이터 준비
모델 평가와 검증
02. 실무 파이프라인
ML 파이프라인
AutoML
실무 프로젝트
03. 지도학습
분류 모델 (1-10)
분류 (Classification)
bernoulli-nb
categorical-nb
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extra-tree-classifier
gaussian-nb
gp-classifier
knn
lda
분류 모델 (11-20)
분류 모델 (21-25)
회귀 모델 (1-10)
회귀 모델 (11-20)
회귀 모델 (21-30)
회귀 모델 (31-36)
앙상블 모델 (1-10)
앙상블 모델 (11-20)
앙상블 모델 (21-25)
랭킹 (Learning to Rank)
04. 비지도학습
클러스터링 모델 (1-10)
클러스터링 모델 (11-16)
차원 축소 모델 (1-10)
차원 축소 모델 (11-12)
이상치 탐지 (Anomaly Detection)
매니폴드 학습 (Manifold)
05. 특수 학습 기법
전처리 (Preprocessing)
반지도 학습 (Semi-supervised)
불균형 샘플링 기법 (1-10)
불균형 샘플링 기법 (11-20)
교차 분해 (Cross Decomposition)
06. 통계 모델링
통계 모델 (1-10)
통계 모델 (11-20)
통계 모델 (21-25)
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핵심 개념
자주 보는 평가 지표
알고리즘 목록
참고
분류 모델 (1-10)
분류 (Classification)
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입력 데이터를 이산 클래스 라벨로 예측하는 지도학습 영역입니다.
핵심 개념
의사결정 경계(decision boundary) 학습
불균형 데이터 대응(가중치/샘플링)
확률 출력(calibration)과 임계값 최적화
자주 보는 평가 지표
Accuracy
Precision/Recall
F1
ROC-AUC
PR-AUC
알고리즘 목록
알고리즘
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