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머신러닝을 위한 파이썬

최성철

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머신러닝을 위한 파이썬

머신러닝을 위한 파이썬

http://www.boostcourse.org/ai222/lecture/24526

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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

Cost function

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Cost function - 커넥트재단

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