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01a. Kmeans - 군집화.ipynb
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01b. Kmeans - 군집 라벨링.ipynb
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01c. 군집화 알고리즘 비교.ipynb
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01d. 차원 축소.ipynb
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02a. 선형회귀 기초.ipynb
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02b. 선형회귀 기초 - 신뢰구간.ipynb
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02c. 선형회귀 기초 - 더미변수와 상호작용.ipynb
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02d. 선형회귀 진단 - Boston 집값 예측.ipynb
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02e. 선형회귀 진단 - R사용한 Boston 집값 예측.ipynb
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02f. 기타 회귀형 머신러닝 - 릿지, 래소.ipynb
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02g. 로지스틱 회귀 평가.ipynb
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03a. Naive Bayes 알고리즘.ipynb
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04a. KNN 알고리즘.ipynb
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05a. SVM 알고리즘.ipynb
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06a. Tree 알고리즘.ipynb
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07a. 앙상블 알고리즘 - 보팅.ipynb
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07b. 앙상블 알고리즘과 타 알고리즘 비교.ipynb
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07c. 앙상블 알고리즘 - 배깅과 부스팅 비교.ipynb
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08a. 자연어 분석 NLTK - stemming, lemmatization.ipynb
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08b. 자연어 분석 NLTK - 토큰화, 전처리, POS.ipynb
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08c. 자연어 분석 NLTK - 워드클라우드.ipynb
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09a. 언어모형 - n Gram 다음 단어 예측.ipynb
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10a. 문서표현 - TF IDF모형, 코사인 유사도.ipynb
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10b. 분류예측 - TF IDF모형.ipynb
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10c. 분류예측 - pickle.ipynb
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11a. 토픽 모델링 - 선형대수학적 LSA.ipynb
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11b. 토픽 모델링 - 확률적 LDA.ipynb
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problem_01. Kmeans - 팔꿈치 그래프.ipynb
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problem_02. OLS해로 선형회귀계수 계산하기.ipynb
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problem_03. 로지스틱 회귀와 그래디언트 하강법.ipynb
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problem_04. 사용자 행동 인식.ipynb
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problem_05. 랜덤포레스트 과적합 해결하기.ipynb
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problem_06. NLP 분류 분석.ipynb
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