Sklearn 실습 랩
초급
본 과정은 Sklearn 을 위한 다양한 랩을 포함하고 있으며, 각 랩은 상세한 가이드와 솔루션을 제공하는 작은 Sklearn 프로젝트입니다. 이러한 랩을 완료함으로써 Sklearn 기술을 연습하고, 코딩 실력을 향상시키며, 깨끗하고 효율적인 코드를 작성하는 방법을 배울 수 있습니다.
sklearnpythondata-science
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- 소개
- 강의 계획
Scikit-Learn 분류기 비교
텍스트 문서 분류
분류를 위한 특징 이산화
파이프라인 및 복합 추정기
머신러닝에서 특징 스케일링
Scikit-Learn 파이프라인 구축
Scikit-Learn 반복적 누락값 보간법
손글씨 숫자 데이터셋의 매니폴드 학습
RBM 기반 숫자 이미지 분류
혼합 데이터 타입을 위한 열 변환기
set_output API 사용법
준지도 텍스트 분류
분류기 교정 비교
검출 오류 트레이드오프 곡선
파이프라인과 GridSearchCV 를 이용한 차원 축소
확률 캘리브레이션 곡선
이상치 탐지 알고리즘 비교
불균형 분류를 위한 정밀도 - 재현율 지표
단변량 특징 선택
아이리스 데이터셋 SVC 모델을 위한 특징 선택
TSNE 에서 근사 최근접 이웃 사용하기
시각화 객체를 활용한 시각화 생성
선형 회귀를 위한 타겟 변환
범주형 특징을 사용한 그래디언트 부스팅
Scikit-learn 을 이용한 머신러닝 파이프라인 구축
고유 벡터와 SVM 을 이용한 얼굴 인식
여러 특징 추출 방법 결합하기
클래스 가능도 비율을 활용한 분류 성능 측정
PCR 대 PLS 플롯
다중 클래스 및 다중 출력 알고리즘
누락 데이터 대체
MNIST 다항 로지스틱 회귀
Scikit-Learn 을 이용한 이상치 탐지
Scikit-learn 을 이용한 다중 클래스 ROC 평가
텍스트 특징 추출 및 평가
트리 앙상블을 이용한 특징 변환
다층 퍼셉트론 정규화
손글씨 숫자 데이터에 대한 K-평균 군집화
Scikit-learn 을 이용한 다항식 커널 근사
Scikit-Learn 시각화 API
투표 분류기를 이용한 아이리스 꽃 분류
NCA 분류 시각화
숫자 데이터 차원 축소 및 분류 플롯
Scikit-Learn 추정기 및 파이프라인
모델 복잡도와 교차 검증 점수 균형 맞추기
자가 학습에 대한 임계값 변화의 영향
다중 레이블 문서 분류
메모리 제약 없는 텍스트 분류 (Out-of-Core Learning)
선형 베이지안 회귀자 비교
Lasso 모델 선택
Lasso 회귀 모델 선택
교차 검증을 활용한 재귀적 특징 제거
Scikit-Learn 을 이용한 특징 선택
DBSCAN 군집화 알고리즘
스펙트럴 공동 클러스터링을 이용한 문서 이분 클러스터링
Scikit-Learn 을 이용한 앙상블 학습 방법 탐색
다중 클래스 AdaBoost 의사결정 트리
학습 곡선 시각화
TargetEncoder 를 이용한 범주형 데이터 변환
과소적합과 과적합 이해
AdaBoost 의사결정 나무 분류
교차 검증을 통한 예측 시각화
강건한 선형 추정기 적합
머신러닝 모델 성능 평가
최근접 이웃 캐싱
GridSearchCV 를 이용한 모델 하이퍼파라미터 최적화
Gradient Boosting Out-of-Bag 추정
커널 PCA 를 이용한 이미지 잡음 제거
해싱 특징 변환
분류 확률 시각화
3 클래스 분류를 위한 확률 보정
랜덤 포레스트를 이용한 특징 중요도 분석
이산 AdaBoost 대 실제 AdaBoost
커널 밀도 추정
확률적 경사 하강법의 조기 종료
SGD 기반 One-Class SVM 비교 플롯
다중 클래스 희소 로지스틱 회귀
연속 반감 반복
손글씨 숫자 분류를 위한 MLP 분류기
K-평균을 이용한 색상 양자화
모델 기반 및 순차적 특징 선택
KBinsDiscretizer 를 이용한 연속형 특징 구간화
재귀적 특징 제거
투표 기반 회귀 모델을 이용한 당뇨병 예측
아이리스 데이터셋 랜덤 트리 결정 경계 시각화
연결성 제약 조건을 갖는 계층적 군집화
하이퍼파라미터 최적화: 랜덤 검색 대 그리드 검색
검증 곡선: 모델 평가를 위한 점수 플롯
의사 결정 트리 후 가지치기
선형 모델링을 위한 Ridge 회귀
손글씨 숫자 분류를 위한 온라인 솔버 비교
의사결정 트리 분석
VotingClassifier 를 이용한 클래스 확률 시각화
랜덤 포레스트와 히스토그램 기반 그래디언트 부스팅 비교 플롯
실루엣 방법을 이용한 클러스터링 분석
다중 로지스틱 회귀 및 One-vs-Rest 로지스틱 회귀 시각화
K-Means 와 MiniBatchKMeans 비교
스펙트럴 바이클러스터링 알고리즘
스펙트럴 공동 클러스터링 알고리즘
변수 순열 중요도
아이리스 데이터셋을 활용한 의사결정 트리
모델 선택을 위한 중첩 교차 검증
분류를 위한 퍼뮤테이션 검정 점수
SVM 정규화 매개변수 조정
검증 곡선 플롯
추정자의 하이퍼파라미터 튜닝
Scikit-Learn 을 이용한 숫자 분류
요인 분석을 통한 아이리스 데이터 구조 탐색
NMF 및 LDA 를 이용한 주제 추출 시각화
가우시안 혼합 모델 초기화 방법
부분 의존도 플롯 및 개별 조건부 기댓값
교차 검증을 통한 ROC 분석
Scikit-Learn 을 이용한 비모수적 등가선형 회귀
L1 기반 모델을 이용한 희소 신호 회귀
음수가 아닌 최소 제곱 회귀
사이킷런을 이용한 분위수 회귀
와인 데이터에서 이상치 탐지
K-평균 군집화 가정 탐색
무작위 투영을 이용한 존슨 - 린덴슈트라우스 보조정리 탐색
주성분 분석 (PCA) 와 커널 PCA
숫자 데이터셋 분석
그리드 검색을 이용한 숫자 이미지 분류
이상치 탐지 Isolation Forest
GPR KRR 비교 플롯
Scikit-Learn MLPClassifier: 확률적 학습 전략 비교
선형 판별 분석 (LDA) 를 이용한 분류
커널 릿지 회귀 시각화
랜덤 포레스트 다중 출력 회귀 플롯
그리드 검색과 연속 반복 검색 비교
PCA 와 FA 모델 선택 비교 시각화
종 분포 모델링
데이터 스케일링 및 변환
KBinsDiscretizer 전략 실습
FeatureHasher 와 DictVectorizer 비교
탄성 네트워크를 위한 그램 행렬 미리 계산
Huber 회귀와 Ridge 회귀 비교
Scikit-Learn Lasso 회귀 분석
직교 매칭 추구 (OMP) 를 이용한 희소 신호 복원
SGD 를 이용한 분류 초평면 플롯
단계별 로지스틱 회귀 분석
K-평균 초기화의 실증적 평가
이웃 성분 분석
종 분포의 커널 밀도 추정
친화도 전파 클러스터링
계층적 군집 데ンドログラム 시각화
BIRCH 와 MiniBatchKMeans 비교
이분 K-평균과 정규 K-평균 성능 비교
클러스터링 알고리즘 비교
HDBSCAN 군집화 알고리즘 데모
평균 이동 클러스터링 알고리즘
K-평균 군집화를 이용한 비지도 학습
랜덤 포레스트 OOB 오류 추정
병렬 트리 숲을 이용한 픽셀 중요도 분석
계층적 군집화를 이용한 이미지 분할
얼굴 패치 사전 플롯
이산 데이터 구조에 대한 가우시안 프로세스
이미지 분할을 위한 스펙트럴 클러스터링
SVM 타이 브레이킹
마우나 로아 CO2 데이터 GPR 플롯
부스팅된 의사결정 트리 회귀
배깅을 이용한 편향 - 분산 분해
Scikit-Learn Elastic-Net 회귀 모델
계층적 군집화 시각화
데이터를 정규 분포로 매핑하기
선형 모델과 교차 검증
SVM: 최대 마진 분류 초평면
불균형 클래스를 위한 SVM
Scikit-Learn 을 활용한 데이터 전처리 기법
응집적 군집화 거리 측정 지표
아이리스 데이터셋에 대한 로지스틱 회귀 분류기
Scikit-Learn 다중 클래스 SGD 분류기
아이리스 데이터셋에 대한 증분 주성분 분석
희소 역공분산 행렬 추정
가까운 중심 분류
가우시안 프로세스 분류를 통한 확률적 예측
기울기 부스팅 단조 제약 조건
Scikit-Learn 혼동 행렬
손글씨 숫자 인식
Gradient Boosting 정규화
레이블 전파 학습
준지도 학습 알고리즘
비선형 데이터 회귀 기법
비트코인 가격 예측
축소 공분산 추정
다차원 데이터 시각화를 위한 MDS
가우시안 혼합 모델 공분산
가우시안 혼합 모델 선택
아이리스 데이터셋의 반지도 분류기
RBF 커널 특징 맵 근사
PCA 와 LDA 비교
구형 데이터에 대한 다양체 학습
얼굴 데이터셋 분해
랜덤 분류 데이터셋 시각화
Scikit-Learn 을 이용한 다중 레이블 데이터셋 생성
스위스 롤 및 스위스 홀 차원 축소
Scikit-Learn Libsvm GUI
KBinsDiscretizer 를 이용한 벡터 양자화
Scikit-Learn 을 이용한 계층적 군집화
예측 대상 변환
고차원 데이터의 특징 응집
Scikit-learn 을 이용한 특징 추출
F-검정과 상호 정보량 비교
베이지안 릿지 회귀를 이용한 곡선 맞춤
라쏘 (Lasso) 와 탄성 네트워크 (Elastic Net)
로지스틱 회귀 모델
다중 작업 Lasso 를 이용한 공동 특징 선택
SGD 를 이용한 정규화 기법 적용
파이썬 Scikit-Learn 을 이용한 Theil-Sen 회귀
압축 감지 기반 이미지 재구성
결정 트리 회귀
다중 출력 의사 결정 트리 회귀
단순 1 차원 커널 밀도 추정
지역이상치 팩터 (LOF) 를 이용한 신규 데이터 검출
LOF 알고리즘을 이용한 이상치 탐지
커널 밀도 추정을 이용한 밀도 추정
파이썬으로 K-Means 군집화 탐색
숫자 데이터셋에 대한 계층적 군집화
OPTICS 군집화 알고리즘
Scikit-Learn 을 이용한 양분할 군집화
L1-로지스틱 회귀의 정규화 경로
지원 벡터 회귀 (SVR)
중심 기반 클러스터링
신경망 모델
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
스펙트럼 클러스터링 및 기타 클러스터링 방법
비선형 패턴 인식 기법
교차 검증을 통한 모델 신속 선택
숫자 데이터셋에 대한 교차 검증
기울기 부스팅의 조기 종료
파이썬으로 머신러닝 교차검증
선형 회귀 예제
Scikit-Learn 에서 쌍대 메트릭 및 커널
교차 분해 방법 비교
최근접 이웃 분류
사용자 지정 커널을 이용한 SVM 분류
아이리스 데이터셋의 SVM 분류기
누락된 값 임퓨테이션
파이썬을 활용한 의사 결정 트리 분류
Scikit-learn 에서 커널 근사 기법
나이브 베이즈를 이용한 확률적 분류
맹검 소스 분리
FastICA 및 PCA 를 이용한 독립 성분 분석
Scikit-learn 을 이용한 아이리스 꽃 분류
주성분 분석
사전 계산된 사전을 사용한 희소 코딩
위키피디아 페이지랭크와 무작위 SVD
신호 분해 기법
공분산 추정기 비교
강력한 공분산 추정 및 마할라노비스 거리의 중요성
파이썬에서 강력한 공분산 추정
Scikit-Learn 을 이용한 공분산 행렬 추정
Scikit-Learn 을 이용한 다양체 학습
판별 분석 분류 알고리즘
농도 사전 플롯
가우시안 혼합 모델
등장값 회귀를 이용한 비선형 회귀
레이블 전파를 이용한 능동 학습
Bagging 및 Boosting 방법
계층적 클러스터링 탐구: 클러스터링 기법
Tensorflow 가이드
TensorFlow 2 를 이용한 얕은 신경망 구현
TensorFlow 2 모델 저장 및 복원
필기체 숫자 인식 신경망 훈련
릿지 회귀 계수 계산
선형 회귀 기본
Scikit-Learn 을 이용한 로지스틱 회귀 분류
베이징 주택 가격 예측
밀도 기반 클러스터링
Mini Batch K Means 를 사용한 이미지 압축
밀도 기반 클러스터링 적용
K-최근접 이웃 알고리즘
릿지 회귀와 라쏘 회귀
자동차 안전 평가 데이터셋 분류
퍼셉트론 (Perceptron) 과 인공 신경망
강사
Labby
Labby is the LabEx teacher.
Google Classroom에 공유
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지금 참여하기사용자 리뷰
" Excelente y pensar que este conocimiento siempre ha estado disponible aqui muchas gracias"
— JOSE LUIS REYES LAINEZ
" "Hands on is the best way to learn linux" Guess we're in the right spot! :) Great tool. Highly recommended!"
— Taylor Evans
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