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머신러닝을 이용한 데이터 분석

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hjk7902/ml

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1장. 머신러닝 시작하기 - 1절. 기초통계.ipynb
1장. 머신러닝 시작하기 - 1절. 기초통계.ipynb
 
 
1장. 머신러닝 시작하기 - 1절. 머신러닝 개요.ipynb
1장. 머신러닝 시작하기 - 1절. 머신러닝 개요.ipynb
 
 
1장. 머신러닝 시작하기 - 3절. 데이터 전처리.ipynb
1장. 머신러닝 시작하기 - 3절. 데이터 전처리.ipynb
 
 
1장. 머신러닝 시작하기 - 4절. 단순 데이터 분리.ipynb
1장. 머신러닝 시작하기 - 4절. 단순 데이터 분리.ipynb
 
 
1장. 머신러닝 시작하기 - 5절. 모형 생성, 예측, 평가.ipynb
1장. 머신러닝 시작하기 - 5절. 모형 생성, 예측, 평가.ipynb
 
 
2장. 회귀분석 - 3절. 상관분석.ipynb
2장. 회귀분석 - 3절. 상관분석.ipynb
 
 
2장. 회귀분석 - 4절. 단순회귀분석.ipynb
2장. 회귀분석 - 4절. 단순회귀분석.ipynb
 
 
2장. 회귀분석 - 5절. 포뮬러를 이용한 회귀식.ipynb
2장. 회귀분석 - 5절. 포뮬러를 이용한 회귀식.ipynb
 
 
2장. 회귀분석 - 6절. 정규화 선형회귀.ipynb
2장. 회귀분석 - 6절. 정규화 선형회귀.ipynb
 
 
2장. 회귀분석 - 7절. 다중 회귀분석.ipynb
2장. 회귀분석 - 7절. 다중 회귀분석.ipynb
 
 
2장. 회귀분석 - 8절. 회귀모형 성능 평가.ipynb
2장. 회귀분석 - 8절. 회귀모형 성능 평가.ipynb
 
 
2장. 회귀분석 - 9절. 연습문제.ipynb
2장. 회귀분석 - 9절. 연습문제.ipynb
 
 
3장. 분류분석 - 2절. 분류분석 모형.ipynb
3장. 분류분석 - 2절. 분류분석 모형.ipynb
 
 
3장. 분류분석 - 3절. 인공신경망.ipynb
3장. 분류분석 - 3절. 인공신경망.ipynb
 
 
3장. 분류분석 - 4절. 분류모형 성능평가.ipynb
3장. 분류분석 - 4절. 분류모형 성능평가.ipynb
 
 
4장. 군집분석 - 2.5. 군집분석의 한계와 극복.ipynb
4장. 군집분석 - 2.5. 군집분석의 한계와 극복.ipynb
 
 
4장. 군집분석 - 2절. K-Means 클러스터링.ipynb
4장. 군집분석 - 2절. K-Means 클러스터링.ipynb
 
 
4장. 군집분석 - 3절. Hierarchical 클러스터링.ipynb
4장. 군집분석 - 3절. Hierarchical 클러스터링.ipynb
 
 
4장. 군집분석 - 4절. DBSCAN.ipynb
4장. 군집분석 - 4절. DBSCAN.ipynb
 
 
4장. 군집분석 - 5절. 군집모형 성능평가.ipynb
4장. 군집분석 - 5절. 군집모형 성능평가.ipynb
 
 
5장. 머신러닝 모형 최적화 - 1절. 변수 선택과 차원 축소.ipynb
5장. 머신러닝 모형 최적화 - 1절. 변수 선택과 차원 축소.ipynb
 
 
5장. 머신러닝 모형 최적화 - 2절. 파라미터 탐색과 모형 최적화.ipynb
5장. 머신러닝 모형 최적화 - 2절. 파라미터 탐색과 모형 최적화.ipynb
 
 
5장. 머신러닝 모형 최적화 - 3절. 자료 불균형 처리.ipynb
5장. 머신러닝 모형 최적화 - 3절. 자료 불균형 처리.ipynb
 
 
5장. 머신러닝 모형 최적화 - 4.4절. 최적 모형 탐색.ipynb
5장. 머신러닝 모형 최적화 - 4.4절. 최적 모형 탐색.ipynb
 
 
5장. 머신러닝 모형 최적화 - 4절. 앙상블 모형.ipynb
5장. 머신러닝 모형 최적화 - 4절. 앙상블 모형.ipynb
 
 
6장. 부정탐지 프로젝트 - 보험 사기자 분류 예측.ipynb
6장. 부정탐지 프로젝트 - 보험 사기자 분류 예측.ipynb
 
 
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CUST_DATA_결측치처리.csv
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CUST_DATA_더미코딩후.csv
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CUST_DATA_전처리완료.csv
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