Machine Learning

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Machine Learning (머신러닝) 학습 가이드

00_Overview.md

머신러닝 개요

01_ML_Overview.md

선형회귀 (Linear Regression)

02_Linear_Regression.md

로지스틱 회귀 (Logistic Regression)

03_Logistic_Regression.md

모델 평가 (Model Evaluation)

04_Model_Evaluation.md

교차검증과 하이퍼파라미터 튜닝

05_Cross_Validation_Hyperparameters.md

결정 트리 (Decision Tree)

06_Decision_Trees.md

앙상블 학습 - 배깅 (Bagging)

07_Ensemble_Bagging.md

앙상블 학습 - 부스팅 (Boosting)

08_Ensemble_Boosting.md

서포트 벡터 머신 (Support Vector Machine)

09_SVM.md

k-최근접 이웃(kNN)과 나이브 베이즈

10_kNN_and_Naive_Bayes.md

클러스터링 (Clustering)

11_Clustering.md

차원 축소 (Dimensionality Reduction)

12_Dimensionality_Reduction.md

파이프라인과 실무 (Pipeline & Practice)

13_Pipelines_and_Practice.md

실전 프로젝트 (Real-World Projects)

14_Practical_Projects.md