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통계 모델 (1-10)
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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 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/시계열 (statsmodels)
ardl
arima
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exponential-smoothing
gee
gls
glsar
logit
mixedlm
통계 모델 (11-20)
통계 모델 (21-25)
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핵심 개념
자주 보는 평가 지표
알고리즘 목록
참고
통계 모델 (1-10)
통계/시계열 (statsmodels)
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통계적 추론, 시계열 분석, 계수 해석을 중심으로 하는 모델군입니다.
핵심 개념
계수 유의성, 신뢰구간, 잔차 진단
시계열 자기상관/계절성 모델링
설명 가능성과 해석 중심 의사결정
자주 보는 평가 지표
AIC/BIC
MAPE/MAE
residual diagnostics
알고리즘 목록
알고리즘
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공식 API 문서
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