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파이썬 머신 러닝 가이드 책 기반
python_machine_learning_guide's Introduction
발표자 안지민 (발표 part 1.6~1.10)
강좌소개
파이썬 기반의 머신러닝과 생태계 이해
머신러닝의 개념
파이썬 기반 머신러닝의 특징 및 장점과 구성요소
파이썬 기반 머신러닝을 위한 SW 설치
주피터 노트북 사용법과 넘파이/판다스의 필요성
강의에 사용될 예제 소스 코드 다운로드 받기
넘파이 배열 ndarray 소개
넘파이 배열 ndarray 초기화 방법과 ndarray 차원과 크기를 변경하는 reshape()의 이해
넘파이 ndarray 의 인덱싱을 통한 데이터 세트 선택하기 - 01
넘파이 ndarray 의 인덱싱을 통한 데이터 세트 선택하기 - 02
넘파이 ndarray의 정렬과 선형대수 연산
발표자 김영서 (발표 part 1.11~1.19)
파이썬 기반의 머신러닝과 생태계 이해
11. 판다스 개요와 기본 API-01
12. 판다스 개요와 기본 API-02
13. 판다스 DataFrame의 변환, 컬럼 세트 생성/수정, 삭제 및 Index 객체 소개
14. 판다스 데이터 셀렉션과 필터링 - 01
15. 판다스 데이터 셀렉션과 필터링 - 02
16. 판다스 Aggregation 함수와 Group by 수행
17. 판다스 결손 데이터 처리하기
18. 판다스 람다식 적용하여 데이터 가공하기
19. 파이썬 기반의 머신러닝과 생태계 이해 Summary
발표자 정은혜 (발표 part 2.1~2.8)
사이킷런으로 시작하는 머신러닝
사이킷런 소개와 첫번째 머신러닝 애플리케이션 만들어보기 -붓꽃 품종 예측
사이킷런의 기반 프레임 워크 익히기
학습과 테스트 데이터 세트의 분리
교차검증 - K-fold와 Stratified K-fold
교차검증 성능평가 cross_val_score()와 하이퍼 파라미터 튜닝을 위한 GridSearchCV
데이터 전처리 - 인코딩과 스케일링 - 01
데이터 전처리 - 인코딩과 스케일링 - 02
사이킷런으로 수행하는 타이타닉 생존자 예측
발표자 김예원 (발표 part 3.1~3.6)
평가
분류 성능 평가지표 개요와 정확도 소개
오차행렬, 정밀도, 재현율 소개
정밀도와 재현율의 트레이드 오프-01
정밀도와 재현율의 트레이드 오프-02
F1 Score와 ROC-AUC 소개
평가 실습 - 피마 인디언 당뇨병 예측
python_machine_learning_guide's People
Contributors