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Agenda
1. Artificial Intelligence
2. Machine Learning(Gradient Descent)
3. Model Validation
4. Regression Analysis
5. Logistic Regression
6. Decision Tree
7. Random Forest(Ensemble)
8. K-means Clustering
9. K-Nearest Neighbors
Validation Approach는 (딥러닝에서는)Train과 Validation과 Test 이렇게 3개로 쪼개서 확인함.
그 외 Cross Validation이라고 3개 이상 더 있음.
from sklearn.model_selection import train_test_split ==> test size 기준으로 나누고 나머지는 Training Data에 해당함.
지도학습 중,
<Regression Analysis : 회귀분석>
from scipy import stats ==> Scipy패키지를 이용하여 카이제곱 검정과 집단간 평균차이 검정
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