기계 학습 튜토리얼

이 페이지에는 Statorials에서 사용할 수 있는 모든 기계 학습 튜토리얼이 나열되어 있습니다.

기계 학습 소개
감독 또는 비지도 학습
회귀 및 분류 알고리즘
편향-분산 트레이드오프

선형 회귀
단순 선형 회귀 ( R , Python )
다중 선형 회귀 ( R , Python )

분류
로지스틱 회귀 (R,Python )
선형 판별 분석 ( R , Python )
2차 판별 분석 ( R , Python )

모델 적합성을 평가하는 방법
과적합이란 무엇입니까?
Leave-One-Out 교차 검증
( R , Python )
K-폴드 교차 검증 ( R ,Python )

모델 선택
최상의 하위 집합 선택
단계별 선택
( R )

정규화
능선 회귀 ( R , Python )
올가미 회귀 ( R ,Python )

차원 축소
주성분 회귀
(R , Python )
부분최소제곱 ( R , Python )

고급 회귀 모델
다항식 회귀
( R , Python )
다변량 적응형 회귀 스플라인 ( R , Python)

트리 기반 방법
분류 및 회귀 트리 ( R )
배깅 ( R )
랜덤 포레스트 ( R )
부스팅 ( R )

비지도 학습
R의 주성분 분석
R의 K-평균 클러스터링
R의 K-Medoids 클러스터링