[Handson ML] 의사결정나무(Decision Tree)
사이킷런을 활용해 의사결정나무를 구현하고, 그 이론에 대해 알아보자
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[Handson ML] 로지스틱(Logistic), 소프트맥스(Softmax) 회귀 - 모델 훈련
분류 문제에서 주로 활용되는 로지스틱(logistic), 소프트맥스(softmax)에 대해 알아보자
[Handson ML] 릿지(Ridge),라쏘(Lasso),엘라스틱 넷(Elsatic-net) - 모델 훈련
모델의 과대적합을 방지하기 위해 선형모델에 규제를 걸어주는 릿지, 라쏘 회귀와 엘라스틱 넷에 대해 알아보자
[Handson ML] 다항회귀(Polynomial Regression) - 모델 훈련
비선형 데이터의 학습을 위한 다항회귀 모델과 오차검증을 위한 학습곡선에 대해 알아보자
[Handson ML] 경사하강법(Gradient Descent) - 모델 훈련
비용함수를 최적화 시키기 위한 알고리즘으로, 경사하강법의 이론과 개념에 대해 알아보자