머신러닝

머신러닝에 대한 공부자료입니당.

• [Code implementation] Bayesian Gaussian mixture 22 Oct 2019

• [Code implementation] Gaussian mixture 15 Oct 2019

• [데이터분석 정리]HDBSCAN 이해하기 (with python) 15 Jul 2019

• [interpretable machine learning] Individual Conditional Expectation 개인적 정리 29 Apr 2019

• [interpretable machine learning]Partial dependence plot 개인적 정리 13 Apr 2019

• [데이터분석 정리]Local Outlier Factor(LOF) 개인적 정리(with python) 11 Mar 2019

• [데이터분석 정리] Mahalanobis거리와 MCD 개인적 정리 11 Feb 2019

• [DS from Scratch] Logistic regression 이해, 구현하기(with Python) 16 Aug 2018

• [DS from Scratch] linear regression 이해하고 Gradient descent로 직접 최적화하기(with Python) 01 Aug 2018

• [ISL] 8장 -Tree-Based Methods(Bagging, RF, Boosting)이해하기 23 Feb 2018

• [ISL] 7장 -비선형모델(Local regression, Smoothing splines, GAM) 이해하기 14 Feb 2018

• [ISL] 6장 -Lasso, Ridge, PCR이해하기 07 Feb 2018

• 발제용ch5 Resampling method 26 Jan 2018

• [ISL] 5장 - Resampling Methods(CV, Bootstrap)이해하기 26 Jan 2018

• [ISL] 4장 - 분류(로지스틱, LDA, QDA) 이해하기 23 Jan 2018

• [ISL] 3장 - 선형회귀 이해하기 20 Jan 2018

• [ISL] 2장 - An Overview of Statistical Learning 12 Jan 2018

• [ISL] 1장 - ISL스터디 플랜 30 Dec 2017