[Handson ML] 배깅(Bagging)과 페이스팅(Pasting) - 앙상블
하나의 알고리즘으로 여러 예측기를 만드는 배깅과 페이스팅 기법에 대해 알아보자
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앙상블 모형의 기본 원리와 직접,간접투표 방식의 앙상블 기법에 대해 알아보자
[Handson ML] 의사결정나무(Decision Tree)
사이킷런을 활용해 의사결정나무를 구현하고, 그 이론에 대해 알아보자
[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