지도 학습: 분류

본 과정에서는 지도 학습의 또 다른 중요한 응용 분야인 분류 문제 해결에 대해 계속 학습합니다. 다음 강의에서는 로지스틱 회귀, K-최근접 이웃 알고리즘, 나이브 베이즈, 서포트 벡터 머신, 퍼셉트론 및 인공 신경망, 의사 결정 트리 및 랜덤 포레스트, 배깅 및 부스팅 방법에 대해 배우게 됩니다. 각 방법의 원리부터 시작하여, 구현을 완전히 이해하는 것을 목표로 합니다.

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