로지스틱 회귀와 K-최근접 이웃 분류기를 사용하여 생선 데이터를 분석하고 분류하는 방법을 다룹니다. 데이터 준비, 모델 훈련 및 평가, 확률 예측 등의 과정을 포함합니다.

특성 공학으로 데이터를 확장하고, 릿지와 라쏘 규제를 활용하여 모델 성능을 최적화하는 과정

머신러닝 모델 평가 및 실습: 선형 회귀와 다항 회귀를 사용한 농어 데이터 분석

k-최근접 이웃 회귀 알고리즘과 머신러닝 데이터 준비 과정을 다룹니다. 지도 학습의 기본 개념인 분류와 회귀의 차이점을 설명하고, k-최근접 이웃 알고리즘을 사용한 분류 및 회귀 예제를 제공합니다. 또한, 데이터 준비 과정에서 넘파이 배열 생성, 데이터 시각화, 데이터셋 분리, 차원 조정, 모델 훈련 및 평가 방법을 상세히 설명합니다.

도미와 빙어 데이터를 이용해 데이터 전처리 과정을 살펴보고, 이를 활용한 K-최근접 이웃(KNN) 알고리즘 실습

지도 학습(Supervised Learning)의 대표적인 알고리즘인 K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbors, KNN)을 실습하면서 기본 개념과 과정

파이썬 기본기와 데이터 분석 도구 학습을 중심으로, 팀 활동 및 새로운 환경 적응

도미와 빙어 데이터를 활용해 머신러닝 알고리즘 중 하나인 k-최근접 이웃(KNN)을 학습하고 이를 통해 데이터를 분류하는 방법

기본 신경망 설계, 학습 과정, 그리고 딥러닝 모델 구현의 주요 단계

딥러닝 개발의 대표적인 도구인 TensorFlow와 PyTorch의 주요 특징과 차이