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파이썬 머신러닝 완벽 가이드(권철민, 위키북스)책을 보고 실습한 코드들 모음
2020.01~03 독학 완료

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 17 Commits
01-1. Numpy.ipynb		01-1. Numpy.ipynb
01-2. Pandas.ipynb		01-2. Pandas.ipynb
02-1. sklearn_ML_iris.ipynb		02-1. sklearn_ML_iris.ipynb
02-2. sklearn_ML_전처리+타이타닉 실습(전처리, 시각화).ipynb		02-2. sklearn_ML_전처리+타이타닉 실습(전처리, 시각화).ipynb
02-3. sklearn_ML_타이타닉(머신러닝 적용).ipynb		02-3. sklearn_ML_타이타닉(머신러닝 적용).ipynb
03-1. Evaluation for 분류.ipynb		03-1. Evaluation for 분류.ipynb
03-2. Evaluation for 분류 - 피마 인디언 당뇨병 예측.ipynb		03-2. Evaluation for 분류 - 피마 인디언 당뇨병 예측.ipynb
04-1. Classification - DecisionTree +사용자 행동 인식 실습.ipynb		04-1. Classification - DecisionTree +사용자 행동 인식 실습.ipynb
04-2. Classification - Ensemble(1.Voting+2.Bagging-rf+3.Boosting-GBM).ipynb		04-2. Classification - Ensemble(1.Voting+2.Bagging-rf+3.Boosting-GBM).ipynb
04-3. Classification - Ensemble - 3.Boosting.ipynb		04-3. Classification - Ensemble - 3.Boosting.ipynb
04-4. Classification - 분류 실습 - 산단테르.ipynb		04-4. Classification - 분류 실습 - 산단테르.ipynb
04-5. Classification - 분류 실습 - 신용카드 사기.ipynb		04-5. Classification - 분류 실습 - 신용카드 사기.ipynb
04-6. Classification - Ensemble - 4.Stacking.ipynb		04-6. Classification - Ensemble - 4.Stacking.ipynb
05-1. Regression - 1.LinearRegression(경사하강법) +보스턴 주택 가격 예측.ipynb		05-1. Regression - 1.LinearRegression(경사하강법) +보스턴 주택 가격 예측.ipynb
05-2. Regression - 2.Polynomial, 3.규제(L2, L1).ipynb		05-2. Regression - 2.Polynomial, 3.규제(L2, L1).ipynb
05-3. Regression - 4.Logistic, 5.회귀 트리.ipynb		05-3. Regression - 4.Logistic, 5.회귀 트리.ipynb
05-4. Regression - 회귀 실습 - 자전거 대여 수요 예측.ipynb		05-4. Regression - 회귀 실습 - 자전거 대여 수요 예측.ipynb
05-5. Regression - 회귀 실습 - 캐글 주택 가격.ipynb		05-5. Regression - 회귀 실습 - 캐글 주택 가격.ipynb
06-1. Dimension Reduction - 1.PCA+실습, 2.LDA.ipynb		06-1. Dimension Reduction - 1.PCA+실습, 2.LDA.ipynb
06-2. Dimension Reduction - 3.SVD, 4.NMF.ipynb		06-2. Dimension Reduction - 3.SVD, 4.NMF.ipynb
07-1. Clustering - 1.k-means+make_blobs, 2.군집 평가(실루엣 평가).ipynb		07-1. Clustering - 1.k-means+make_blobs, 2.군집 평가(실루엣 평가).ipynb
07-2. Clustering - 3.MeanShift, 4.GMM+시각화 함수.ipynb		07-2. Clustering - 3.MeanShift, 4.GMM+시각화 함수.ipynb
07-3. Clustering - 5.DBSCAN.ipynb		07-3. Clustering - 5.DBSCAN.ipynb
07-4. Clustering - 군집화 실습 - 고객 세그멘테이션.ipynb		07-4. Clustering - 군집화 실습 - 고객 세그멘테이션.ipynb
08-1. Text Mining - 1.텍스트 사전 작업(전처리), 2.BOW(피처 벡터화).ipynb		08-1. Text Mining - 1.텍스트 사전 작업(전처리), 2.BOW(피처 벡터화).ipynb
08-2. Text Mining - 3.텍스트 분석(텍스트 분류, 감성 분석).ipynb		08-2. Text Mining - 3.텍스트 분석(텍스트 분류, 감성 분석).ipynb
08-3. Text Mining - 3.텍스트 분석(토픽 모델링, 문서 군집화, 문서 유사도-코사인).ipynb		08-3. Text Mining - 3.텍스트 분석(토픽 모델링, 문서 군집화, 문서 유사도-코사인).ipynb
08-4. Text Mining - 한글 텍스트 처리.ipynb		08-4. Text Mining - 한글 텍스트 처리.ipynb
08-5. Text Mining - 텍스트 분석 실습.ipynb		08-5. Text Mining - 텍스트 분석 실습.ipynb
08-5번외) 텍스트 분석 실습(코드만 있어 한번에 쫙 돌려보기).ipynb		08-5번외) 텍스트 분석 실습(코드만 있어 한번에 쫙 돌려보기).ipynb
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