|
..
|
|
01.01 데이터 분석의 소개.ipynb
|
|
01.02 머신러닝용 파이썬 패키지.ipynb
|
|
02.01 데이터 전처리 기초.ipynb
|
|
02.02 범주형 데이터 처리.ipynb
|
|
03.01.01 NLTK 자연어 처리 패키지.ipynb
|
|
03.01.02 KoNLPy 한국어 처리 패키지.ipynb
|
|
03.01.03 Scikit-Learn의 문서 전처리 기능.ipynb
|
|
03.01.04 soynlp.ipynb
|
|
03.01.05 확률론적 언어 모형.ipynb
|
|
03.02.01 이미지 처리 기초.ipynb
|
|
03.02.02 이미지 필터링.ipynb
|
|
03.02.03 이미지 컨투어.ipynb
|
|
03.02.04 이미지 변환.ipynb
|
|
03.02.05 이미지 특징 추출.ipynb
|
|
03.03.01 사운드 프로세싱 기초.ipynb
|
|
03.03.02 푸리에 변환과 스펙트럼.ipynb
|
|
03.04.01 지리 정보 데이터 처리.ipynb
|
|
03.04.02 지오코딩.ipynb
|
|
04.01 회귀분석 예제.ipynb
|
|
04.02 선형회귀분석의 기초.ipynb
|
|
04.03 스케일링.ipynb
|
|
04.04 범주형 독립변수.ipynb
|
|
04.05 부분회귀.ipynb
|
|
05.01 확률론적 선형 회귀모형.ipynb
|
|
05.02 회귀분석의 기하학.ipynb
|
|
05.03 레버리지와 아웃라이어.ipynb
|
|
05.04 분산 분석과 모형 성능.ipynb
|
|
06.01 모형 진단과 수정.ipynb
|
|
06.02 기저함수 모형과 과최적화.ipynb
|
|
06.03 교차검증.ipynb
|
|
06.04 다중공선성과 변수 선택.ipynb
|
|
06.05 정규화 선형회귀.ipynb
|
|
07.01 추천 시스템.ipynb
|
|
09.01 분류용 예제 데이터.ipynb
|
|
09.02 분류용 가상 데이터 생성.ipynb
|
|
09.03 분류모형.ipynb
|
|
09.04 분류 성능평가.ipynb
|
|
10.01 로지스틱 회귀분석.ipynb
|
|
11.01 선형판별분석법과 이차판별분석법.ipynb
|
|
11.02 나이브베이즈 분류모형.ipynb
|
|
11.03 감성 분석.ipynb
|
|
12.01 의사결정나무.ipynb
|
|
12.02 모형 결합.ipynb
|
|
12.03 부스팅 방법.ipynb
|
|
13.02 서포트 벡터 머신.ipynb
|
|
13.03 커널 서포트 벡터 머신.ipynb
|
|
14.01 모형 최적화.ipynb
|
|
14.02 비대칭 데이터 문제.ipynb
|
|
14.03 특징 선택.ipynb
|
|
14.04 대규모 데이터 학습.ipynb
|
|
16.01 군집화.ipynb
|
|
16.02 K-평균 군집화.ipynb
|
|
16.03 디비스캔 군집화.ipynb
|
|
16.04 계층적 군집화.ipynb
|
|
16.05 Affinity Propagation.ipynb
|
|
17.01 그래프 이론 기초.ipynb
|
|
17.02 그래프 확률모형.ipynb
|
|
17.03 네트워크 추론.ipynb
|
|
18.01 가우시안 혼합모형과 EM 방법.ipynb
|
|
18.02 변분법적 추론.ipynb
|
|
19.01 몬테카를로 베이지안 분석.ipynb
|
|
19.02 베이지안 회귀 분석 예제.ipynb
|
|
20.01 히든 마코프 모형.ipynb
|