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프로그래머를 위한 머신러닝
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CHAPTER 0
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CHAPTER 1
1. 랜덤포레스트소개
2. 랜덤포레스트 깊이 알아보기
3. 성능, 검증 및 모델해석하기
4. 중요 feature, 트리 변환
5. 추출하기
6. 데이터 프로덕션 및 라이브코딩
7. 경사하강법(Gradient Descent)
8. 로지스틱 회귀
9. 정규화, 학습률, NLP
10. NLP 모델 개발 및 Kaggle
11. 임베딩
12. Rossmann, 머신러닝 모델 구현의 윤리적 문제 알아보기
토론
1. 랜덤포레스트소개
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#fastai
#kaggle
#랜덤포레스트
#주피터노트북
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1. 랜덤포레스트소개 학습목표 환경설정 및 간단한 유닉스 명령어 익히기 데이터 불러오기 핵심키워드 Kaggle 로지스틱 분류(Logistic Classification) - 커넥트재단
1. 랜덤포레스트소개 학습목표 환경설정 및 간단한 유닉스 명령어 익히기 데이터 불러오기 핵심키워드 Kaggle 로지스틱 분류(Logistic Classification) - 커넥트재단
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