지도 학습의 이론과 실습 - 지도 학습, 분류, 회귀, 알고리즘, 데이터셋, 과적합, 교차검증, 특징 선택, 성능 평가, 머신러닝, 딥러닝, K-최근접 이웃, 결정 트리, 랜덤 포레스트, 서포트 벡터 머신, 로지스틱 회귀, 신경망 상세페이지
출간 정보
- 2025.01.30 전자책 출간
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파일 정보
- EPUB
- 약 9.8만 자
- 0.4MB
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- PAPER
ISBN
9791173088025
ECN
-
지도 학습의 이론과 실습 - 지도 학습, 분류, 회귀, 알고리즘, 데이터셋, 과적합, 교차검증, 특징 선택, 성능 평가, 머신러닝, 딥러닝, K-최근접 이웃, 결정 트리, 랜덤 포레스트, 서포트 벡터 머신, 로지스틱 회귀, 신경망
작품 정보
"지도 학습의 이론과 실습"은 머신러닝과 딥러닝의 핵심 개념을 다루는 포괄적인 안내서입니다. 이 책은 지도 학습의 기본 원리부터 시작하여 분류와 회귀 문제를 해결하는 다양한 알고리즘을 소개합니다. K-최근접 이웃, 결정 트리, 랜덤 포레스트, 서포트 벡터 머신, 로지스틱 회귀, 신경망 등 주요 알고리즘의 작동 원리와 구현 방법을 상세히 설명합니다. 또한, 데이터셋 준비, 과적합 방지, 교차검증, 특징 선택, 성능 평가 등 실무에서의 적용 방법을 다루며, 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 모델 성능을 최적화하는 방법도 제시합니다. 이 책은 이론과 실습을 균형 있게 구성하여, 독자가 실제 프로젝트에 적용할 수 있는 실질적인 지식을 제공합니다.
*생성형 GPT를 활용하여 제작되었습니다.
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작가 소개
"세상을 아름다운 지식으로 물들이자" 위 모토를 바탕으로 다양한 지식 서적을 보급하고 있다.
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