클래스 일정
4월
고려대 고려대 국민대 국민대 덕성여대 덕성여대 동국대 동국대 명지대 명지대 서강대 서강대 서울대 서울대 서울시립대 서울시립대 성균관대 성균관대 성신여대 성신여대 숙명여대 숙명여대 숭실대 숭실대 이화여대 이화여대 한국외국어대 한국외국어대 한양대 한양대 홍익대 홍익대
6월
선릉
WEEK4 데이터로 꽃의 종류를 구분해보자 + 우수고객 분석 중앙대
자료요약
  • slide 강의자료
  • doc online book
stage1 - Random Forest를 배워보자
  • play 랜덤포레스트 개념 4분 11초
  • play 랜덤포레스트 구현하기 5분 24초
  • play 데이터셋 개념 6분 44초
stage2 - Iris 문제 Feature Engineering
  • play 아이리스 Feature Engineering 3분 5초
  • play 아이리스 문제 분석 7분 1초
challenge1 - Pair plot 만들기
  • play pair plot 그리기 3분 12초
  • doc 솔루션
stage3 - Scikit-learn으로 Random Forest 구현하기
  • play 사이킷런으로 분석하기 9분 35초
  • play 사이킷런의 랜덤포레스트 2분 26초
stage4 - (고객 분석) 누가 내 우수고객이 될까?
  • play 고객분석 함께하기 8분 21초
  • play 모델의 prediction과 적용 5분 53초
challenge2 - 타이타닉 문제에서 학습 부분을 Random Forest로 바꿔보기
  • play Randomforest 적용하기 3분 25초
  • doc 솔루션
homework1 - 타이타닉 데이터셋 구성 다시하기
  • doc 솔루션
homework2 - 타이타닉 문제에 적용한 random forest의 파라미터를 변경해보기
  • doc 솔루션