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machine 2018-12-08T18:08:45+00:00
머신러닝 입문반

1주차: 프로그래밍과 수학 기초

머신러닝에 필요한 수학들, 최적화, R 프로그래밍 기초

2주차: 기계의 학습

학습의 정의, 가설 공간, 선형 회귀, 계산 그래프, 학습 곡선

3주차: 분류와 신경망

로지스틱 – 소프트맥스 회귀, 베이지안 통계, 최대 우도 추정법, 신경망

4주차: 일반화

일반화의 오류, 과적합, 교차 검증법, 변수 선택, 제약화

5주차: 의사결정나무와 앙상블

의사결정나무, 배깅, 랜덤 포레스트, 부스팅, XGBoost, 스태킹, 앙상블의 후처리

6주차: 데이터 모델링

 탐색적 데이터 분석, 데이터 전처리, Feature Engineering, 11월 주제 : Kaggle 배틀그라운드 최종 순위 예측 경진대회 (링크)

590,000 won

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