Machine Learning 15
- [제 46회 ADsP] 데이터분석 준전문가 / 전공자 3일 벼락치기 시험 후기
- OOF
- Object Detection의 앙상블 기법: WBF
- Stratified Group Sampling(층화 샘플링): 데이터 불균형을 해결하기 위한 샘플링 방법론
- 3-(3) 차원 축소 기법인 주성분 분석과 요인 분석의 차이
- 3-(2) 부스팅은 어떤 특징을 가진 앙상블 기법인가요?
- 3-(1) 결정 트리의 장점과 단점은 무엇인가요?
- 2-(4) K-폴드 교차 검증에서 K의 값을 선택할 때 고려해야 할 점
- 2-(3) 모델 학습시 발생할 수 있는 bias와 variance에 대해.
- 2-(2) 손실 함수(loss function)란 무엇이며, 왜 중요한가요?
- 2-(1) 지도 학습과 비지도 학습의 차이
- 1-(3) 대표적인 데이터 전처리 방법인 결측값, 중복값, 이상치 처리에 대해
- 1-(2) EDA(Exploratory Data Analysis)란
- 1-(1) 선형대수학이란 어떤 학문이며, 왜 머신러닝에 필요한지
- [코드잇] Python & Data Analysis 입문 과정