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좌충우돌 개발자의 길
[WEEK2] 혼자서 공부하는 머신러닝 + 딥러닝 2주차 본문
🎉스터디 내용 정리 목록🎉
https://ksumin-dev.tistory.com/61
6강 : k-최근접 이웃 회귀
농어의 무게를 예측하라 회귀 : 임의의 숫자를 예측하는 것 (타깃==임의의 숫자 == 농어의 무게) 지도학습에 회귀와 분류가 있는 것 → 분류 : 주변 이웃의 클래스를 보고 네모이다! → 회귀 : 주변
ksumin-dev.tistory.com
https://ksumin-dev.tistory.com/64
7강 : 선형회귀
최근접 이웃의 문제점 : 50cm-1kg 농어를 1.5kg 이 아닌 1kg으로 판단한다?? → 위 그래프 : 다이아몬드가 이웃인데 아래 그래프인 이웃으로만 나타낸 그래프를 보면 길이가 차이가 나도 이웃들로 판
ksumin-dev.tistory.com
https://ksumin-dev.tistory.com/65
8강 : 특성 공학과 규제
다중 회귀 여러개의 특성을 사용함 (↔ 다항 회귀) 특성 공학 새로운 특성을 추가하거나 특성을 발견하거나 특성끼리 조합을 하는 것 머신러닝 알고리즘은 특성공학의 영향을 많이 받음 판다스
ksumin-dev.tistory.com
🎉기본미션 - Ch. 03-1 2번 문제 출력 그래프 인증샷
🎉선택미션 - 모델 파라미터에 대해 설명하기
모델 파라미터는 coef_와 intercept_를 머신러닝 알고리즘이 찾은 값이라는 의미를 말한다.
- (p.137 참조)
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