로그인 바로가기 하위 메뉴 바로가기 본문 바로가기

로그인 / 회원가입

난이도

기본

머신러닝을 위한 파이썬

최성철

URL복사 밴드 페이스북 트위터

머신러닝을 위한 파이썬

머신러닝을 위한 파이썬

http://www.boostcourse.org/ai222/lecture/24515/

좋아요 1432 수강생 20454

하위 메뉴

공지게시판
수강생 토론게시판
오리엔테이션
1. 01. 머신러닝을 위한 Python 코스란?
2. 02. 이 코스를 개발한 전문가
3. 03. 부스트코스 이수 강좌 학습 가이드
4. 04. 퀴즈 소개
5. 05. 시작합니다!
Intro
1. Intro
2. 실습 프로그램 설치 안내
1) Pythonic Code
1. Overview
2. Split & Join
3. List Comprehension
4. Enumerate & Zip
5. Lambda & MapReduce
6. Asterisk
7. <참고> Data Structure - Collections
1. 선형대수(Linear Algebra)
2. Linear algebra codes
3. Case Study - News Categorization-1
4. Case Study - News Categorization-2
+ 과제
1. Basic Linear Algebra
2. Insert Operation
▶▶ Quiz 1
1. Quiz - Pythonic Code
2) Python for ML
1. Python Ecosystem for ML
2. How to learn machine Learning
3. Representing a model
3) Data Handling
1. Numerical Python - Numpy
2. Pandas #1
3. Pandas #2
4. Visualization - matplotlib
5. Data Cleansing
6. Kaggle
+ 과제 & Case Study
1. Assignment - Numpy Lab
2. Assignment - Lab Build Matrix
1. Case Study - Air Passengers
2. Case Study - Patent Data
▶▶ Quiz 2
1. Quiz - Python for ML
2. Quiz - Data handling
4) 선형 회귀
+ Kaggle
1. Kaggle
▶▶ Quiz 3
1. Quiz - 선형 회귀 1
2. Quiz - 선형 회귀 2
5) 로지스틱 회귀
1. Overview
2. Sigmoid function
3. Cost function
6) Classification
1. Classification Service
▶▶ Quiz 4
1. Quiz - 로지스틱 회귀 & Classification
참고 자료
교수님 추천도서
코스를 마치며
1. 코스를 마치며

Multivariate Linear Regression

URL복사 밴드 페이스북 트위터

Multivariate Linear Regression - 커넥트재단

Multivariate Linear Regression - 커넥트재단

연관 토론

페이지 이동

First 이전

다음 Last

수강이 완료되었습니다. 닫기

수강이 완료되었습니다.

이제 다음 강의를 확인하세요.

Linear Regression with GD & Implementation-2

Performance measure

© NAVER Connect All Rights Reserved.