1강 |
Python을 활용한 머신러닝 Python 소개 |
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2강 |
Python을 활용한 머신러닝 Python 설치하기 |
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3강 |
Python을 활용한 머신러닝 Python 기초 |
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4강 |
Python을 활용한 머신러닝 Numpy 분석함수 |
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5강 |
Python을 활용한 머신러닝 Pandas함수와 데이터다루기 |
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6강 |
Python을 활용한 머신러닝 머신러닝의 개념 |
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7강 |
Python을 활용한 머신러닝 머신러닝 프로세스 |
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8강 |
Python을 활용한 머신러닝 K-최근접 이웃(KNN)의 개념과 원리 |
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9강 |
Python을 활용한 머신러닝 머신러닝 맛보기 |
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10강 |
Python을 활용한 머신러닝 데이터 스케일링과 범주특성의 변환 |
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11강 |
Python을 활용한 머신러닝 데이터 셋 나누기 |
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12강 |
Python을 활용한 머신러닝 모델 훈련과 세부튜닝 |
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13강 |
Python을 활용한 머신러닝 모델 평가 |
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14강 |
Python을 활용한 머신러닝 다중분류 |
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15강 |
Python을 활용한 머신러닝 로지스틱 회귀분석의 개념과 원리 |
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16강 |
Python을 활용한 머신러닝 로지스틱 회귀분석 실습 |
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17강 |
Python을 활용한 머신러닝 서포트 벡터 머신(SVM)의 개념과 원리 |
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18강 |
Python을 활용한 머신러닝 서포트 벡터 머신 분석실습 |
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19강 |
Python을 활용한 머신러닝 의사결정나무(Decision Tree)의 개념과 원리 |
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20강 |
Python을 활용한 머신러닝 의사결정나무 분석실습 |
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21강 |
Python을 활용한 머신러닝 랜덤 포레스트(Random Forest)의 개념과 원리 |
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22강 |
Python을 활용한 머신러닝 랜덤 포레스트 분석실습 |
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23강 |
Python을 활용한 머신러닝 투표기반 앙상블 기법과 분석실습 |
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24강 |
Python을 활용한 머신러닝 선형회귀분석의 개념과 원리 |
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25강 |
Python을 활용한 머신러닝 선형회귀분석 실습 |
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26강 |
Python을 활용한 머신러닝 릿지회귀분석의 개념과 실습 |
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27강 |
Python을 활용한 머신러닝 라소회귀분석의 개념과 실습 |
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28강 |
Python을 활용한 머신러닝 종합과제: 유방암 진단분류1 |
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29강 |
Python을 활용한 머신러닝 종합과제: 유방암 진단분류2 |
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30강 |
Python을 활용한 머신러닝 군집분석의 개념과 원리 |
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31강 |
Python을 활용한 머신러닝 군집분석 실습 |
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32강 |
Python을 활용한 머신러닝 DBSCAN의 개념과 원리 |
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33강 |
Python을 활용한 머신러닝 DBSCAN 분석실습 |
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34강 |
Python을 활용한 머신러닝 연관규칙분석의 개념과 원리 |
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35강 |
Python을 활용한 머신러닝 연관규칙분석 실습 |
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36강 |
Python을 활용한 머신러닝 추천과 협업필터링의 개념과 원리 |
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37강 |
Python을 활용한 머신러닝 협업필터링 분석실습1 |
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38강 |
Python을 활용한 머신러닝 협업필터링 분석실습2 |
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