Machine Learning / Deep Learning

책 또는 강의를 통해 공부한 내용을 이론과 코드로 정리하였습니다.

- [Book] 선형대수와 통계학으로 배우는 머신러닝 with 파이썬

주제	링크	링크
Chapter6. 머신러닝 데이터 살펴보기	이론
Label Encoder		코드
One-Hot Encoding		코드
Scaling		코드
Chapter7. 모형 평가	이론
Pipeline		코드
GridSearchCV		코드
Classification Eval Metrics		코드
Regression Eval Metrics		코드
Clustering Eval Metrics		코드
Chapter8. 지도 학습	이론
kNN		코드
Linear Regression		코드
Logistic Regression		코드
Naive Bayes		코드
Decision Tree		코드
Support Vector Machine		코드
Cross Validation		코드
Chapter9. 앙상블 학습	이론
Voting		코드
Random Forest		코드
Bagging		코드
AdaBoost		코드
Gradient Boosting		코드
Stacking		코드
Chapter12. 딥러닝	이론(1) (2) (3)
Perceptron		코드
Classification ANN		코드
Regression ANN		코드
CNN - Tensorflow		코드
CNN - PyTorch		코드
LSTM - Tensorflow		코드
GRU - PyTorch		코드

- [Lecture] 한 번에 끝내는 딥러닝/인공지능 초격차 패키지 Online

주제	링크
파이토치 이론 및 실습	코드