머신러닝 알고리즘 및 비지도 학습
SVM, 결정 트리, 앙상블 기법(랜덤 포레스트, 부스팅), 차원 축소(PCA) 및 비지도 학습
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선형 회귀, 경사 하강법, 규제 모델(Ridge, Lasso), 로지스틱 및 소프트맥스 회귀
머신러닝 훈련 데이터의 질, 샘플링 문제, 과대적합/과소적합, 모델 검증
gcube jupyter setting
Precision, Recall, NDCG, Hit Rate, MAE, RMSE, MAPE, Negative Sampling, Leave-One-Out
For Python Debug
LIWC, ABSA etc.
For Mac Debug
Python catch
LLM, sLLM
Matrix Factorization Techniques for Recommender Systems (Koren et al., 2009)
Summary's of Python basic concepts
For Github Debug
CNN 1-dimentional
One-hot encoding, Word Embedding(CBOW & Skip-gram), GloVe
Examples of text, typography, math equations, diagrams, flowcharts, pictures, videos, and more.
Content-based filtering, Collaborative filtering, Hybrid filtering
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