#패스트캠퍼스#데이터분석11 [패스트 캠퍼스 수강 후기] 직장인을 위한 파이썬 데이터 분석 올인원 패키지 Online 27일차 수강한 강의 : Ch 02. 분류 분석 - 03. 분류 분석과 로지스틱 회귀 모델 - 2 / Ch 02. 분류 분석 - 04. Logistic Regression을 이용한 전설의 포켓몬 분류 실습 / Ch 02. 분류 분석 - 05.비지도 학습과 K-means 군집 분석 오늘은 분류 분석에 분류 분석과 로지스틱 회귀 모델, Logistic Regression을 이용한 전설의 포켓몬 분류 실습, 비지도 학습과 K-means 군집 분석에 관한 내용을 작성해보겠습니다. 내용에 많은 오류가 있을 수 있습니다. Ch 02. 분류 분석 - 03. 분류 분석과 로지스틱 회귀 모델 - 2 회귀 분석 기반 모델의 전처리 방법 원-핫 인코딩 다음의 사진으로 나와 있는 데이터로 회귀 분석에 이용한다면, 이름 데이터는 사용하.. 2021. 5. 11. [패스트 캠퍼스 수강 후기] 직장인을 위한 파이썬 데이터 분석 올인원 패키지 Online 26일차 수강한 강의 : Ch 01. EDA & 회귀 분석 - 01. 데이터 분석 문제를 정의하는 방식과 유형들 / Ch 01. EDA & 회귀 분석 - 02. EDA를 통한 인사이트 발견 실습 / Ch 01. EDA & 회귀 분석 - 03. 지도 학습과 회귀 분석 오늘은 EDA & 회귀분석에서 데이터 분석 문제를 정의하는 방식과 유형들, EDA를 통한 인사이트 발견 실습, 지도 학습과 회귀 분석에 관한 내용을 작성해보겠습니다. 내용에 부족함이 많기 때문에 이해해주시기 바랍니다. Ch 01. EDA & 회귀 분석 - 01. 데이터 분석 문제를 정의하는 방식과 유형들 데이터 분석 문제를 정의와 해결 방법에는 탐색적 데이터 분석과 예측, 분류 분석이 있다. 다음에 예를 보스턴 지역의 데이터 셋을 사용하여 설명해 보겠.. 2021. 5. 10. [패스트 캠퍼스 수강 후기] 직장인을 위한 파이썬 데이터 분석 올인원 패키지 Online 25일차 수강한 강의 : Ch 06. sklearn - 앙상블 - 01. 앙상블 학습의 이해 / Ch 06. sklearn - 앙상블 - 02.보팅 (Voting) 앙상블 / Ch 06. sklearn - 앙상블 - 03.배깅 (Bagging) 앙상블 / Ch 06. sklearn - 앙상블 - 04.랜덤포레스트 (RandomForest) / Ch 06. sklearn - 앙상블 - 05.부스팅 (Boosting) 앙상블 오늘은 sklearn의 앙상블에 관한 내용과, 앙상블에 해당하는 보팅 앙상블, 배깅 앙상블, 랜덤포레스트, 부스팅 앙상블에 관하여 작성해보겠습니다. Ch 06. sklearn - 앙상블 - 01. 앙상블 학습의 이해 앙상블 : 여러 개의 머신러닝 모델을 이용해 최적의 답을 찾아내는 기법, 여러 .. 2021. 5. 4. [패스트 캠퍼스 수강 후기] 직장인을 위한 파이썬 데이터 분석 올인원 패키지 Online 24일차 수강한 강의 : Ch 05.sklearn - 회귀 - 08.라쏘 (Lasso) / Ch 05.sklearn - 회귀 - 09. 엘라스틱넷 (ElasticNet) / Ch 05.sklearn - 회귀 - 10. Scaler 적용 (StandardScaler, MinMaxScaler, RobustScaler) / Ch 05.sklearn - 회귀 - 11. 파이프라인 (Pipeline) / Ch 05.sklearn - 회귀 - 12. 다항식 모델 (Polynomial Features) 오늘은 sklearn의 회귀 중 라쏘, 엘라스틱넷, Scaler 적용, 파이프 라인, 다항식 모델에 관한 내용을 작성해보겠습니다. Ch 05.sklearn - 회귀 - 08.라쏘 (Lasso) 라쏘(Lasso) - L1 규제 .. 2021. 5. 3. [패스트 캠퍼스 수강 후기] 직장인을 위한 파이썬 데이터 분석 올인원 패키지 Online 23일차 수강한 강의 : Ch05.sklearn-회귀-03.회귀 평가지표 (MSE, MAE, RMSE) / Ch05.sklearn-회귀-04.평가지표를 활용한 모델의 성능평가 / Ch05.sklearn-회귀-05.선형회귀모델 (Linear Regression) / Ch05.sklearn-회귀-06.규제에 대한 이해 (l1, l2 규제) / Ch05.sklearn-회귀-07.릿지 (Ridge) 오늘은 sklearn의 회귀 평가지표 (MSE, MAE, RMSE), 평가지표를 활용한 모델의 성능 평가, 선형회귀모델, 규제에 대한 이해, 릿지에 관한 내용을 작성해보겠습니다. Ch05.sklearn-회귀-03.회귀 평가지표 (MSE, MAE, RMSE) 회귀 평가지표에는 MSE, MAE, RMSE가 있다. MSE(Mean.. 2021. 4. 27. [패스트 캠퍼스 수강 후기] 직장인을 위한 파이썬 데이터 분석 올인원 패키지 Online 22일차 수강한 강의 : Ch04.sklearn-분류-12.정확도 (accuracy)의 함정 / Ch04.sklearn-분류-13. 오차행렬 (confusion matrix) / Ch04.sklearn-분류-14. 정밀도 (precision)와 재현율 (recall) / Ch04.sklearn-분류-15. f1 score / Ch05.sklearn-회귀-01. 회귀(Regression) / Ch05.sklearn-회귀-02. 보스턴 주택 가격예측 데이터 셋 오늘은 sklearn의 분류 중에서 정확도의 함정, 오차행렬, 정밀도와 재현율, f1 score 그리고 회귀 중에서 회귀에 관한 짧은 설명과 보스턴 주택 가격예측 데이터셋에 관하여 작성해보겠습니다. Ch04.sklearn-분류-12.정확도 (accuracy)의.. 2021. 4. 26. [패스트 캠퍼스 수강 후기] 직장인을 위한 파이썬 데이터 분석 올인원 패키지 Online 21일차 수강한 강의 : Ch04.sklearn-분류-06.stochastic gradient descent (SGD) / Ch04.sklearn-분류-07.하이퍼 파라미터(hyper-parameter) / Ch04.sklearn-분류-08.KNeighborsClassifier(최근접 이웃 알고리즘) / Ch04.sklearn-분류-09.서포트 벡터 머신 (SVM) / Ch04.sklearn-분류-10.결정 트리 (Decision Tree) / Ch04.sklearn-분류-11.graph_viz로 시각화 해보기 오늘은 sklearn의 stochastic gradient descetn (SGD), 하이퍼 파라미터, 최근접 이웃 알고리즘, 서포트 벡터 머신(SVM), 결정 트리 (Decision Tree), grap.. 2021. 4. 20. [패스트 캠퍼스 수강 후기] 직장인을 위한 파이썬 데이터 분석 올인원 패키지 Online 20일차 수강한 강의 : Ch03.sklearn-전처리 기본-07.Standardization(표준화) / Ch04.sklearn-분류-01.iris 데이터 로드 (dataset 활용) / Ch04.sklearn-분류-02.dataset으로부터 데이터프레임 만들기 / Ch04.sklearn-분류-03.데이터의 불균형 (imbalance) 그리고 stratify 옵션 / Ch04.sklearn-분류-04.logistic regression (로지스틱 회귀) / Ch04.sklearn-분류-05.모델 선언, 학습(fit), 예측(predict) 프로세스 오늘은 전처리의 표준화와, sklearn 분류에서 iris 데이터 로드(dataset 활용), dataset으로부터 데이터프레임 만들기, 데이터의 불균형 (imbal.. 2021. 4. 19. [패스트 캠퍼스 수강 후기] 직장인을 위한 파이썬 데이터 분석 올인원 패키지 Online 19일차 수강한 강의 : Ch03.sklearn-전처리 기본-01.sklearn의 전처리 기능에 대하여 소개합니다 / Ch03.sklearn-전처리 기본-02.train_test_split으로 학습 데이터 준비하기 / Ch03.sklearn-전처리 기본-03. 빈값 처리 (Imputer) / Ch03.sklearn-전처리 기본-04.Label Encoder / Ch03.sklearn-전처리 기본-05.One Hot Encoding / Ch03.sklearn-전처리 기본-06.Normalization(정규화) 오늘은 scikit-learn에서 전처리 기능, train_test_split, 빈값 처리 (Imputer), Label Encoder, One Hot Encoding, Normalization(정규화)에 관.. 2021. 4. 13. [패스트 캠퍼스 수강 후기] 직장인을 위한 파이썬 데이터 분석 올인원 패키지 Online 18일차 수강한 강의 : Ch01.머신러닝의 개요-01.머신러닝의 개요 / Ch01.머신러닝의 개요-02.가설 함수, 비용, 손실 함수, 경사하강법 / Ch02.sklearn의 개요-01.sklearn과 주요 API에 대하여 소개합니다 / Ch02.sklearn의 개요-02.학습(fit), 예측(predict) 실습 / Ch02.sklearn의 개요-03. 학습데이터와 예측 데이터 / Ch02.sklearn의 개요-04. 검증 데이터 (Validation) 오늘은 머신러닝의 개요, 머신러닝의 가설 함수, 비용, 손실 함수, 경사하강법, sklearn 라이브러리, 주요 API, sklearn의 학습, 예측 실습, 학습 데이터와 예측 데이터의 내용, 검증 데이터에 관한 내용을 작성해보겠습니다. 요번 작성 강의 내용에.. 2021. 4. 12. 이전 1 2 다음
