| 강의목차 | 강의제목 | 플레이어 | 수강여부 |
|---|---|---|---|
| 01 | 예측 성능의 평가 [60:14] | ||
| 02 | 분류 모형 평가 [67:44] | ||
| 03 | 향상 차트(Lift Chart) [62:55] | ||
| 04 | 데이터에 맞는 적합한 머신러닝 알고리즘 기법 선정 [35:29] | ||
| 05 | 분류 목적의 머신러닝 기법 적용 [16:34] | ||
| 06 | knn [32:51] | ||
| 07 | 나이브 베이즈(Naive Bayes) 기법 [60:00] | ||
| 08 | 분류 회귀 나무 [52:38] | ||
| 09 | 실전 데이터 분석(전처리) [79:26] | ||
| 10 | 실전 데이터 분석(추정) [49:16] | ||
| 11 | 실전 데이터 분석(일원배치분산분석) [32:11] |
