통계적머신러닝 강의를 들으며 따로 공부했던 Add Study들의 기록이다! 💕
과제가 엄청 많았지만, 과제 나올때마다 따로 공부를 더해 기록했다 (❁´◡`❁)
1. Weighted KNN & Kernel Density Function (KNN과 밀도추정)
https://blog.naver.com/goodgpt/222107862105
Weighted KNN & KDE(커널밀도추정)
다은이의 컴퓨터공부
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2. Synthetic Oversampling for imbalanced data(SMOTE, ADASYN)
https://blog.naver.com/goodgpt/222095847248
Synthetic Oversampling for imbalanced data(SMOTE, ADASYN)
사진 출처 : https://youtu.be/Vhwz228VrIk동영상[핵심 머신러닝]...
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3. Logistic Definition
blog.naver.com/goodgpt/222109847685
Logistic Definition
간단한 로지스틱 정리이다~~
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4. Discriminant Analysis (LDA, QDA, Naive Bayes)
blog.naver.com/goodgpt/222114195216
판별분석 (LDA, QDA) + 베이지안모델
하,,,,,,,,
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5. Decision Tree
blog.naver.com/goodgpt/222115598592
Decision tree(의사결정트리)
그어어어
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6. Dimension reduction - PCA with SVD
blog.naver.com/goodgpt/222135779825
Dimension reduction - PCA with SVD
PCA를 SVD로 유도해보았다!
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7. Clustering(K-means, DBSCAN, HDBSCAN)
https://blog.naver.com/goodgpt/222159078743
Clustering(K-means, DBSCAN, HDBSCAN)
다은이의 컴퓨터공부
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