머신 러닝 실습 랩
초급
본 과정은 머신 러닝을 위한 다양한 랩을 포함하고 있으며, 각 랩은 상세한 가이드와 솔루션을 제공하는 소규모 머신 러닝 프로젝트입니다. 이러한 랩을 완료함으로써 머신 러닝 기술을 연습하고, 코딩 실력을 향상시키며, 깔끔하고 효율적인 코드를 작성하는 방법을 배울 수 있습니다.
pythonsklearndata-science
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- 소개
- 강의 계획
클러스터링 성능 평가에서 우연성 조정
분류기의 확률 보정
인과 해석 시각화
분류기 체인 앙상블
스펙트럴 클러스터링을 이용한 그리스 동전 이미지 분할
Scikit-Learn 열 변환기
다양체 학습 비교
Scikit-Learn 을 이용한 교차 검증 기법
차원 축소 전략 비교
가우시안 혼합 모델
가우시안 혼합 모델을 이용한 밀도 추정
가우시안 혼합 모델 사인 곡선
기울기 부스팅 회귀를 위한 예측 구간
Gradient Boosting 회귀 분석
사전 학습을 이용한 이미지 노이즈 제거
사이킷런을 이용한 귀납적 클러스터링
SVM 을 이용한 아이리스 꽃 이진 분류
Scikit-learn 을 이용한 K-Means++ 클러스터링
레이블 확산을 이용한 반지도 학습
Scikit-Learn Lasso 경로
LinearSVC 서포트 벡터 시각화
모델 복잡도 이해
다중 출력 추정기를 이용한 얼굴 이미지 완성
이웃 성분 분석을 이용한 차원 축소
희소성을 고려한 선형 회귀 예제
일반 최소 제곱과 릿지 회귀의 분산
새로운 데이터 검출을 위한 일원 SVM
부분 의존성을 활용한 고급 플롯
아이리스 데이터셋에 대한 주성분 분석
순열 중요도 시각화
유방암 데이터셋에서 변환 중요도 분석
다항식 및 스플라인 보간법
Scikit-Learn 추정기를 이용한 예측 지연 시간 측정
강력한 선형 모델 추정
RBF SVM 매개변수 최적화
최근접 이웃 회귀
사이킷런을 이용한 릿지 회귀 예제
볼록 손실 함수 비교
가중치 데이터셋 결정 함수 시각화
스태킹 기법을 활용한 예측기 결합
주식 시장 구조 시각화
SVM 커널 데이터 분류
선형 SVM 매개변수 탐색
비선형 SVM 이진 분류
고차원 데이터 시각화를 위한 t-SNE
다양한 범주형 인코더 비교
가중치가 적용된 서포트 벡터 머신
Scikit-Learn 을 이용한 신규성 및 이상치 탐지
랜덤 투영을 이용한 차원 축소
베이지안 릿지 회귀를 이용한 곡선 맞춤
최근접 이웃 분류
파이썬으로 K-Means 군집화 탐색
교차 분해 방법 비교
농도 사전 플롯
사용자 지정 커널을 이용한 SVM 분류
숫자 데이터셋에 대한 교차 검증
고차원 데이터의 특징 응집
숫자 데이터셋에 대한 계층적 군집화
F-검정과 상호 정보량 비교
KBinsDiscretizer 를 이용한 벡터 양자화
얼굴 데이터셋 분해
아이리스 데이터셋에 대한 가우시안 프로세스 분류
가우시안 프로세스 분류
XOR 데이터셋에 대한 가우시안 프로세스 분류
가우시안 프로세스를 이용한 비선형 예측 모델링
가우시안 프로세스 회귀 모델 학습
가우시안 프로세스 회귀: 커널 이해
기울기 부스팅의 조기 종료
맹검 소스 분리
FastICA 및 PCA 를 이용한 독립 성분 분석
Scikit-learn 을 이용한 아이리스 꽃 분류
아이리스 데이터셋의 SVM 분류기
단순 1 차원 커널 밀도 추정
레이블 전파를 이용한 능동 학습
라쏘 (Lasso) 와 탄성 네트워크 (Elastic Net)
판별 분석 분류 알고리즘
Scikit-Learn 을 이용한 계층적 군집화
지역이상치 팩터 (LOF) 를 이용한 신규 데이터 검출
LOF 알고리즘을 이용한 이상치 탐지
로지스틱 회귀 모델
L1-로지스틱 회귀의 정규화 경로
공분산 추정기 비교
강력한 공분산 추정 및 마할라노비스 거리의 중요성
구형 데이터에 대한 다양체 학습
다중 작업 Lasso 를 이용한 공동 특징 선택
선형 회귀 예제
OPTICS 군집화 알고리즘
주성분 분석
랜덤 분류 데이터셋 시각화
Scikit-Learn 을 이용한 다중 레이블 데이터셋 생성
파이썬에서 강력한 공분산 추정
SGD 를 이용한 정규화 기법 적용
사전 계산된 사전을 사용한 희소 코딩
지원 벡터 회귀 (SVR)
스위스 롤 및 스위스 홀 차원 축소
파이썬 Scikit-Learn 을 이용한 Theil-Sen 회귀
압축 감지 기반 이미지 재구성
결정 트리 회귀
다중 출력 의사 결정 트리 회귀
Scikit-Learn Libsvm GUI
위키피디아 페이지랭크와 무작위 SVD
등장값 회귀를 이용한 비선형 회귀
신경망 모델
가우시안 혼합 모델
Scikit-Learn 을 이용한 다양체 학습
Scikit-Learn 을 이용한 양분할 군집화
신호 분해 기법
Scikit-Learn 을 이용한 공분산 행렬 추정
커널 밀도 추정을 이용한 밀도 추정
파이썬으로 머신러닝 교차검증
Scikit-learn 을 이용한 특징 추출
누락된 값 임퓨테이션
Scikit-learn 에서 커널 근사 기법
Scikit-Learn 에서 쌍대 메트릭 및 커널
예측 대상 변환
부스팅된 의사결정 트리 회귀
친화도 전파 클러스터링
계층적 군집화 시각화
응집적 군집화 거리 측정 지표
계층적 군집 데ンドログラム 시각화
데이터 스케일링 및 변환
배깅을 이용한 편향 - 분산 분해
BIRCH 와 MiniBatchKMeans 비교
이분 K-평균과 정규 K-평균 성능 비교
클러스터링 알고리즘 비교
계층적 군집화를 이용한 이미지 분할
Scikit-Learn 혼동 행렬
축소 공분산 추정
선형 모델과 교차 검증
얼굴 패치 사전 플롯
손글씨 숫자 인식
KBinsDiscretizer 전략 실습
탄성 네트워크를 위한 그램 행렬 미리 계산
랜덤 포레스트 OOB 오류 추정
병렬 트리 숲을 이용한 픽셀 중요도 분석
가우시안 혼합 모델 공분산
가우시안 혼합 모델 선택
가우시안 프로세스 분류를 통한 확률적 예측
마우나 로아 CO2 데이터 GPR 플롯
이산 데이터 구조에 대한 가우시안 프로세스
Gradient Boosting 정규화
FeatureHasher 와 DictVectorizer 비교
HDBSCAN 군집화 알고리즘 데모
Huber 회귀와 Ridge 회귀 비교
아이리스 데이터셋에 대한 증분 주성분 분석
아이리스 데이터셋에 대한 로지스틱 회귀 분류기
RBF 커널 특징 맵 근사
K-평균 초기화의 실증적 평가
레이블 전파 학습
Scikit-Learn Lasso 회귀 분석
단계별 로지스틱 회귀 분석
데이터를 정규 분포로 매핑하기
다차원 데이터 시각화를 위한 MDS
평균 이동 클러스터링 알고리즘
기울기 부스팅 단조 제약 조건
이웃 성분 분석
가까운 중심 분류
직교 매칭 추구 (OMP) 를 이용한 희소 신호 복원
PCA 와 LDA 비교
이미지 분할을 위한 스펙트럴 클러스터링
아이리스 데이터셋의 반지도 분류기
SVM: 최대 마진 분류 초평면
불균형 클래스를 위한 SVM
Scikit-Learn 다중 클래스 SGD 분류기
SGD 를 이용한 분류 초평면 플롯
희소 역공분산 행렬 추정
종 분포 모델링
종 분포의 커널 밀도 추정
SVM 타이 브레이킹
Scikit-Learn Elastic-Net 회귀 모델
준지도 학습 알고리즘
K-평균 군집화를 이용한 비지도 학습
Scikit-Learn 을 활용한 데이터 전처리 기법
K-평균을 이용한 색상 양자화
GPR KRR 비교 플롯
의사 결정 트리 후 가지치기
Scikit-Learn 을 이용한 숫자 분류
숫자 데이터셋 분석
KBinsDiscretizer 를 이용한 연속형 특징 구간화
랜덤 포레스트와 히스토그램 기반 그래디언트 부스팅 비교 플롯
아이리스 데이터셋 랜덤 트리 결정 경계 시각화
가우시안 혼합 모델 초기화 방법
그리드 검색을 이용한 숫자 이미지 분류
아이리스 데이터셋을 활용한 의사결정 트리
이상치 탐지 Isolation Forest
Scikit-Learn 을 이용한 비모수적 등가선형 회귀
무작위 투영을 이용한 존슨 - 린덴슈트라우스 보조정리 탐색
주성분 분석 (PCA) 와 커널 PCA
커널 릿지 회귀 시각화
K-평균 군집화 가정 탐색
실루엣 방법을 이용한 클러스터링 분석
L1 기반 모델을 이용한 희소 신호 회귀
선형 판별 분석 (LDA) 를 이용한 분류
다중 로지스틱 회귀 및 One-vs-Rest 로지스틱 회귀 시각화
K-Means 와 MiniBatchKMeans 비교
Scikit-Learn MLPClassifier: 확률적 학습 전략 비교
모델 선택을 위한 중첩 교차 검증
음수가 아닌 최소 제곱 회귀
와인 데이터에서 이상치 탐지
PCA 와 FA 모델 선택 비교 시각화
분류를 위한 퍼뮤테이션 검정 점수
사이킷런을 이용한 분위수 회귀
랜덤 포레스트 다중 출력 회귀 플롯
하이퍼파라미터 최적화: 랜덤 검색 대 그리드 검색
재귀적 특징 제거
선형 모델링을 위한 Ridge 회귀
교차 검증을 통한 ROC 분석
모델 기반 및 순차적 특징 선택
손글씨 숫자 분류를 위한 온라인 솔버 비교
스펙트럴 바이클러스터링 알고리즘
스펙트럴 공동 클러스터링 알고리즘
그리드 검색과 연속 반복 검색 비교
SVM 정규화 매개변수 조정
NMF 및 LDA 를 이용한 주제 추출 시각화
의사결정 트리 분석
검증 곡선 플롯
요인 분석을 통한 아이리스 데이터 구조 탐색
VotingClassifier 를 이용한 클래스 확률 시각화
투표 기반 회귀 모델을 이용한 당뇨병 예측
연결성 제약 조건을 갖는 계층적 군집화
추정자의 하이퍼파라미터 튜닝
검증 곡선: 모델 평가를 위한 점수 플롯
부분 의존도 플롯 및 개별 조건부 기댓값
변수 순열 중요도
이산 AdaBoost 대 실제 AdaBoost
다중 클래스 AdaBoost 의사결정 트리
AdaBoost 의사결정 나무 분류
선형 베이지안 회귀자 비교
스펙트럴 공동 클러스터링을 이용한 문서 이분 클러스터링
최근접 이웃 캐싱
3 클래스 분류를 위한 확률 보정
분류 확률 시각화
교차 검증을 통한 예측 시각화
DBSCAN 군집화 알고리즘
커널 PCA 를 이용한 이미지 잡음 제거
커널 밀도 추정
랜덤 포레스트를 이용한 특징 중요도 분석
Gradient Boosting Out-of-Bag 추정
Lasso 모델 선택
Lasso 회귀 모델 선택
학습 곡선 시각화
손글씨 숫자 분류를 위한 MLP 분류기
GridSearchCV 를 이용한 모델 하이퍼파라미터 최적화
메모리 제약 없는 텍스트 분류 (Out-of-Core Learning)
해싱 특징 변환
교차 검증을 활용한 재귀적 특징 제거
강건한 선형 추정기 적합
확률적 경사 하강법의 조기 종료
SGD 기반 One-Class SVM 비교 플롯
다중 클래스 희소 로지스틱 회귀
연속 반감 반복
TargetEncoder 를 이용한 범주형 데이터 변환
과소적합과 과적합 이해
Scikit-Learn 을 이용한 앙상블 학습 방법 탐색
Scikit-Learn 을 이용한 특징 선택
머신러닝 모델 성능 평가
숫자 데이터 차원 축소 및 분류 플롯
Scikit-Learn 추정기 및 파이프라인
트리 앙상블을 이용한 특징 변환
모델 복잡도와 교차 검증 점수 균형 맞추기
텍스트 특징 추출 및 평가
손글씨 숫자 데이터에 대한 K-평균 군집화
다층 퍼셉트론 정규화
다중 레이블 문서 분류
NCA 분류 시각화
Scikit-Learn 을 이용한 이상치 탐지
Scikit-learn 을 이용한 다중 클래스 ROC 평가
Scikit-Learn 시각화 API
Scikit-learn 을 이용한 다항식 커널 근사
자가 학습에 대한 임계값 변화의 영향
MNIST 다항 로지스틱 회귀
투표 분류기를 이용한 아이리스 꽃 분류
TSNE 에서 근사 최근접 이웃 사용하기
시각화 객체를 활용한 시각화 생성
고유 벡터와 SVM 을 이용한 얼굴 인식
단변량 특징 선택
Scikit-learn 을 이용한 머신러닝 파이프라인 구축
여러 특징 추출 방법 결합하기
범주형 특징을 사용한 그래디언트 부스팅
클래스 가능도 비율을 활용한 분류 성능 측정
누락 데이터 대체
PCR 대 PLS 플롯
아이리스 데이터셋 SVC 모델을 위한 특징 선택
선형 회귀를 위한 타겟 변환
다중 클래스 및 다중 출력 알고리즘
이상치 탐지 알고리즘 비교
확률 캘리브레이션 곡선
분류기 교정 비교
파이프라인과 GridSearchCV 를 이용한 차원 축소
검출 오류 트레이드오프 곡선
불균형 분류를 위한 정밀도 - 재현율 지표
혼합 데이터 타입을 위한 열 변환기
RBM 기반 숫자 이미지 분류
준지도 텍스트 분류
set_output API 사용법
분류를 위한 특징 이산화
텍스트 문서 분류
Scikit-Learn 반복적 누락값 보간법
손글씨 숫자 데이터셋의 매니폴드 학습
Scikit-Learn 파이프라인 구축
머신러닝에서 특징 스케일링
파이프라인 및 복합 추정기
Scikit-Learn 분류기 비교
강사
Labby
Labby is the LabEx teacher.
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지금 참여하기사용자 리뷰
" Me encanta los ejercicios que si ponen en práctica lo aprendido es muy interesante "
— fran pini
" дуже крута штука! дозволяє дійсно почати розуміти лінукс! я вже був пройшов половину цього курсу, але потім зробив велику паузу і все забув. радий тому, що я можу пройти його ще раз і що все це безкоштовно!"
— belewitte
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