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강좌명
2024년 봄학기 머신러닝 : 회귀분석부터 앙상블모델까지
- 강좌기간 :
2024년 05월 25일 부터 2024년 06월 02일 까지
- 강좌일정 :
(토, 일) 10:00~16:00(총 20시간)
- 강좌구분 :
정기강좌
- 강사명 :
이유경 강의계획서 보기
- 프로필 :
- 수강인원 :
최대 30명
- 강의실 :
N5 2269호
- 교재 :
강사의 강의자료
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₩ 200,000
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₩ 300,000
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₩ 300,000
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결제 예정금액300,000₩
상세정보
ㅇ 학습목표 : 머신러닝의 기본 개념을 이해하고 데이터 분석에 사용할 수 있다.ㅇ 강의내용
1. 지도학습 : 회귀
- 선형회귀, 다중회귀, 다항회귀
- 과적합과 규제
- 사이킷런으로 배운 내용 실습
2. 지도학습 : 분류
- KNN, SVM, 로지스틱 회귀
- 분류 문제의 평가 지표 : accuracy, precision, recall, f1-score
- 사이킷런으로 배운 내용 실습
3. 비지도학습 : 군집화
- K-means, 계층적 군집화, 밀도 기반 군집화(DBSCAN)
- 차원축소와 시각화 : 주성분분석(PCA)
- 사이킷런으로 배운 내용 실습
4. 의사결정나무와 랜덤포레스트
- 의사결정나무
- 랜덤포레스트
- 사이킷런으로 배운 내용 실습
- 선형회귀, 다중회귀, 다항회귀
- 과적합과 규제
- 사이킷런으로 배운 내용 실습
2. 지도학습 : 분류
- KNN, SVM, 로지스틱 회귀
- 분류 문제의 평가 지표 : accuracy, precision, recall, f1-score
- 사이킷런으로 배운 내용 실습
3. 비지도학습 : 군집화
- K-means, 계층적 군집화, 밀도 기반 군집화(DBSCAN)
- 차원축소와 시각화 : 주성분분석(PCA)
- 사이킷런으로 배운 내용 실습
4. 의사결정나무와 랜덤포레스트
- 의사결정나무
- 랜덤포레스트
- 사이킷런으로 배운 내용 실습