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03-05

과적합(Overfitting) 방지

03-10

Gradient descent algorithm 사용시 주의점

03-10

소프트맥스 회귀 공부

03-10

선형 회귀 모델 공부

03-08

옵티마이저 공부

03-11

활성화 함수와 옵티마이저 공부

03-11

순전파와 역전파 공부

03-11

퍼셉트론 공부

03-10

L9_MaxProfit

03-13

L9_MaxDoubleSliceSum

03-13

L8_Dominator

03-13

L5_CounDiv

03-13

L4_PermCheck

03-13

L4_MissingInteger

03-13

L4_MaxCounters

03-13

L4_FrogRiverOne

03-13

L10_CountFactors

03-13

L3_TapeEquilibrium

03-12

L3_PermMissingElem

03-12

L3_Frogjmp

03-12

L2_OddOccurrencesInArray

03-12

L2_CyclicRotation

03-12

L1_BinaryGap

03-12

기술통계학

03-12

통계학이란

03-12

Interget Encoding

03-20

Stemming and Lemmatization

03-19

Cleaning and Nomalization

03-18

Tokenization

03-17

NLP Machine Learning Workflow

03-16

12. 교차검증

06-23

11. 의사결정나무

06-16

10. 로지스틱 회귀분석

06-09

9. 회귀분석

06-02

8. 군집분석 - (2)

05-26

7. 군집분석 - (1)

05-19

6. 차원 축소법 - 주성분 분석(PCA)

05-12

4. 데이터 클리닝

04-27

3. 데이터 시각화

04-20

2. 데이터 수집 및 탐색

04-13

1. 데이터 요약 및 시각화 in python

04-06

Part4_Data Lake

08-11

Part3_DB_RDB

08-04

Part3_DB_NoSQL

07-28

Part2_API 란

07-21

Part2-1 Spotfiy API

07-14

Part1_Spotify_project

07-07

Part0_Data_Engineering

06-30

ICT 학점 연계 프로젝트 인턴십 신청 후기

08-21