GitHub - JhPlayGround/Python_ML: 파이썬 머신러닝 공부

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Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 84 Commits
.vscode		.vscode
1st_flask_app_1		1st_flask_app_1
Advencd-deep-learning with keras		Advencd-deep-learning with keras
movieclassifier		movieclassifier
pyda100-master		pyda100-master
AdaBoost.py		AdaBoost.py
EDA & CorrelationMatrix.py		EDA & CorrelationMatrix.py
MajorityVoteClassifier.py		MajorityVoteClassifier.py
MajorityVoteClassifier_Tuning.py		MajorityVoteClassifier_Tuning.py
MajorityVoteClassifier_predict.py		MajorityVoteClassifier_predict.py
Ordinary Least Squares Linear Regression.py		Ordinary Least Squares Linear Regression.py
ROC 곡선 그리기.py		ROC 곡선 그리기.py
SQL lite setup.py		SQL lite setup.py
Storing the learned Sklearn estimator.py		Storing the learned Sklearn estimator.py
bootstrapaggregating.py		bootstrapaggregating.py
gradient boost.py		gradient boost.py
k-겹 교차 검증.py		k-겹 교차 검증.py
mnist-samples.png		mnist-samples.png
movie_data.csv		movie_data.csv
movie_review(out of core learning).py		movie_review(out of core learning).py
movie_review(topic modeling).py		movie_review(topic modeling).py
movie_review.py		movie_review.py
plot_decision_regions.py		plot_decision_regions.py
reviews.sqlite		reviews.sqlite
객체 지향 퍼셉트론 API (파이썬으로 퍼셉트론 합습 알고리즘 구현).py		객체 지향 퍼셉트론 API (파이썬으로 퍼셉트론 합습 알고리즘 구현).py
결정 트리 학습.py		결정 트리 학습.py
경사 하강법을 사용한 로지스틱 회귀 분류기.py		경사 하강법을 사용한 로지스틱 회귀 분류기.py
그리드 서치를 사용한 머신 러닝 모델 세부 튜닝.py		그리드 서치를 사용한 머신 러닝 모델 세부 튜닝.py
누락된 데이터 다루기.py		누락된 데이터 다루기.py
데이터 셋 나누기.py		데이터 셋 나누기.py
랜덤 포레스트의 특성 중요도 사용.py		랜덤 포레스트의 특성 중요도 사용.py
범주형 데이터 다루기.py		범주형 데이터 다루기.py
불균형한 클래스 다루기.py		불균형한 클래스 다루기.py
사이킷 런 - KNN(K 최근접 이웃).py		사이킷 런 - KNN(K 최근접 이웃).py
사이킷 런 - 결정 트리.py		사이킷 런 - 결정 트리.py
사이킷 런 - 랜덤 포레스트.py		사이킷 런 - 랜덤 포레스트.py
사이킷런 - 로직스틱 회귀 모델.py		사이킷런 - 로직스틱 회귀 모델.py
사이킷런 - 서포트벡터머신.py		사이킷런 - 서포트벡터머신.py
사이킷런 - 퍼셉트론.py		사이킷런 - 퍼셉트론.py
선형 판별 분석을 통한 지도 방식의 데이터 압축.py		선형 판별 분석을 통한 지도 방식의 데이터 압축.py
아달린 구현.py		아달린 구현.py
앙상블 학습 - 확률질량함수(에러 확률).py		앙상블 학습 - 확률질량함수(에러 확률).py
여러가지 성능 평가 지표.py		여러가지 성능 평가 지표.py
유용한 특성 선택.py		유용한 특성 선택.py
주성분 분석을 통한 비지도 차원 축소.py		주성분 분석을 통한 비지도 차원 축소.py
차원 축소 - 순차 특성 알고리즘.py		차원 축소 - 순차 특성 알고리즘.py
커널 PCA를 사용하여 비선형 매핑.py		커널 PCA를 사용하여 비선형 매핑.py
커널 SVM을 사용.py		커널 SVM을 사용.py
특성 스케일 맞추기.py		특성 스케일 맞추기.py
파이프라인을 사용한 효율적인 워크플로우.py		파이프라인을 사용한 효율적인 워크플로우.py
학습 곡선과 검증 곡선을 사용한 알고리즘 디버깅.py		학습 곡선과 검증 곡선을 사용한 알고리즘 디버깅.py
확률적 경사 하강법.py		확률적 경사 하강법.py