파이썬 머신러닝 완벽 가이드 - 인프런

판다스 데이터 셀렉션과 필터링 - 02

강의명 : 파이썬 머신러닝 완벽 가이드

수강 기한 : 무제한

진도율 : 0강/123강 (0%) | 시간 : 0분/1592분

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파이썬 머신러닝 완벽 가이드

수강 기한 : 무제한

진도율 : 0강/123강 (0%) | 시간 : 0분/1592분

강좌 소개

8분

파이썬 기반의 머신러닝과 생태계 이해

머신러닝의 개념

14분

파이썬 기반 머신러닝의 특징및 장점과 구성요소

10분

파이썬기반 머신러닝을 위한 SW의 설치

14분

주피터 노트북 사용법과 넘파이/판다스의 필요성

19분

강의에 사용될 예제 소스 코드 다운로드 받기

3분

넘파이 배열 ndarray 소개

10분

넘파이 배열 ndarray 초기화 방법과 ndarray차원과 크기를 변경하는 reshape()의 이해

8분

넘파이 ndarray의 인덱싱(Indexing)을 통한 데이터 세트 선택하기 - 01

7분

넘파이 ndarray의 인덱싱(Indexing)을 통한 데이터 세트 선택하기 - 02

9분

넘파이 ndarray의 정렬과 선형대수 연산

13분

판다스(Pandas) 개요와 기본 API - 01

10분

판다스(Pandas) 개요와 기본 API - 02

16분

판다스 DataFrame의 변환, 컬럼 세트 생성/수정, 삭제 및 Index 객체 소개

20분

판다스 데이터 셀렉션과 필터링 - 01

7분

판다스 데이터 셀렉션과 필터링 - 02

19분

판다스 Aggregation함수와 Group by 수행

15분

판다스 결손 데이터 처리하기

5분

판다스 람다식 적용하여 데이터 가공하기

9분

파이썬 기반의 머신러닝과 생태계 이해 Summary

4분

사이킷런으로 시작하는 머신러닝

사이킷런 소개와 첫번째 머신러닝 애플리케이션 만들어 보기 - 붓꽃(Iris) 품종 예측

16분

사이킷런의 기반 프레임 워크 익히기 - 주요 API/모듈 및 내장 예제 데이터 세트 소개

8분

학습과 테스트 데이터 세트의 분리

9분

교차검증 - K-Fold와 Stratified K-Fold

15분

교차검증 성능평가 cross_val_score()와 하이퍼 파라미터 튜닝을 위한 GridSearchCV

13분

데이터 전처리 - 인코딩과 스케일링 - 01

7분

데이터 전처리 - 인코딩과 스케일링 - 02

9분

사이킷런으로 수행하는 타이타닉 생존자 예측

20분

평가(Evaluation)

분류(Classification) 성능 평가지표 개요와 정확도(Accuracy) 소개

13분

오차행렬(Confusion Matrix), 정밀도(Precision), 재현율(Recall) 소개

9분

정밀도와 재현율의 트레이드오프(Trade off) - 01

8분

정밀도와 재현율의 트레이드오프(Trade off) - 02

12분

F1 Score와 ROC-AUC 소개

10분

평가 실습 - 피마 인디언 당뇨병 예측

13분

분류(Classification)

분류(Classification) 개요와 결정트리(Decision Tree) 소개

12분

결정트리의 주요 하이퍼 파라미터와 결정 트리 모델의 시각화

22분

결정트리의 과적합 이해 및 사용자 행동 인식데이터를 이용한 결정트리 실습

18분

앙상블 학습의 개요와 보팅(Voting)의 이해

10분

배깅(Bagging)의 이해와 랜덤 포레스트(Random Forest) 소개 및 실습

10분

부스팅(Boosting)의 이해와 그래디언트 부스팅 소개 및 실습

9분

XGBoost 소개

15분

XGBoost를 이용한 위스콘신 유방암 예측

17분

LightGBM 소개

8분

LightGBM을 이용한 위스콘신 유방암 예측

7분

분류 실습 1 : 캐글경연대회의 산탄데르 은행 고객 만족 예측

19분

분류 실습 2: 신용카드 사기 예측 실습 - 01

8분

분류 실습 2: 신용카드 사기 예측 실습 - 02

22분

분류 실습 2: 신용카드 사기 예측 실습 - 03

18분

스태킹 모델 소개 - 기본 스태킹

6분

스태킹 모델 소개 - 교차검증 스태킹

17분

분류(Classification) Summary

3분

<신규> Feature Selection의 이해

9분

<신규> Recursive Feature Elimination과 SelectFromModel 실습

9분

<신규> Permutation Importance 소개 및 실습

12분

<신규> 왜 feature importance는 feature selection의 절대 기준이 될 수 없는가?

10분

회귀(Regression)

회귀(Regression)의 이해

13분

회귀 비용함수 RSS와 경사하강법의 이해

12분

경사하강법을 통한 비용함수 RSS 최소화 - RSS함수의 편미분

8분

경사하강법을 통한 비용함수 RSS 최소화 - 파이썬 코드로 경사 하강법 구현하기

12분

사이킷런 LinearRegression 클래스와 회귀 평가지표 소개

8분

사이킷런 LinearRegression을 이용한 보스턴 주택가격 예측

9분

다항회귀(Polynomial Regression)의 이해와 다항회귀를 이용한 보스턴 주택가격 예측

17분

다항회귀를 이용한 과소적합 및 과적합 이해

16분

규제 선형회귀(Regularized Linear Regression)의 개요

7분

릿지(Ridge) 회귀의 이해

8분

라소(Lasso)와 엘라스틱넷(Elastic Net) 회귀의 이해

7분

선형 회귀모델을 위한 데이터 변환

9분

로지스틱 회귀의 이해와 위스콘신 유방암 예측 실습

10분

회귀 트리의 개요와 회귀 트리를 이용한 보스턴 주택가격 예측

14분

회귀 실습 1: 자전거 대여(공유) 수요 예측

20분

회귀 실습 2: 캐글경연 주택가격 예측 - Advanced Regression Techniques - 01

23분

회귀 실습 2: 캐글경연 주택가격 예측 - Advanced Regression Techniques - 02

23분

회귀 Summary

4분

차원 축소(Dimension Reduction)

차원 축소 개요

8분

PCA(Principal Component Analysis)의 이해

10분

PCA를 이용한 붓꽃 데이터 세트의 차원 축소 실습

10분

PCA를 이용한 신용카드 데이터 세트의 차원 축소 실습

10분

LDA의 이해와 붓꽃 데이터 세트의 차원 축소 실습

6분

SVD의 이해

13분

SVD를 이용한 행렬 분해 실습 및 NMF(Non Negative Matrix Factorization)의 이해

13분

군집화(Clustering)

군집화 개요 및 K-Means 군집화의 이해

11분

사이킷런을 이용한 K-Means 군집화 실습

18분

군집화 성능평가(Evaluation)의 이해와 실루엣 분석 평가 실습

13분

군집별 평균 실루엣 계수의 시각화를 통한 군집 개수 최적화 방법

12분

MeanShift 군집화의 이해

10분

KDE(Kernel Density Estimation)의 이해와 사이킷런을 이용한 MeanShift 군집화 실습

14분

GMM(Gaussian Mixture Model) 군집화의 이해

9분

사이킷런을 이용한 GMM 군집화 실습

12분

DBSCAN 군집화의 이해

12분

사이킷런을 이용한 DBSCAN 군집화 실습

9분

군집화 실습 1: 고객 세그먼테이션 구현 실습

25분

텍스트 분석

텍스트 분석의 개요

15분

텍스트 데이터의 다양한 전처리(Preprocessing) 실습

13분

텍스트의 피처 벡터화 이해 - BOW(Bag of words)모델의 단순 Count 및 TF-IDF 피처 벡터화

16분

사이킷런의 주요 피처 벡터화(Feature Vectorization) 클래스 소개

15분

희소행렬의 이해

8분

텍스트 분류 실습 - 20 Newsgroup 분류

19분

감성 분석의 이해와 지도학습기반의 IMDB영화리뷰 감성분석 실습

12분

감성어휘 사전 기반의 감성 분석 이해와 이를 이용한 IMDB 영화리뷰 감성분석 실습

12분

토픽 모델링과 LDA의 이해

14분

사이킷런 LDA를 이용한 20 Newsgroup 토픽 모델링 실습

18분

문서 군집화의 이해와 Opinion Review 데이터 세트를 이용한 문서 군집화 실습

20분

문서 유사도 개요와 코사인 유사도 소개

8분

Opinion Review 데이터 세트를 이용한 문서 유사도 구현 실습

16분

한글 NLP 개요와 한글 형태소 엔진 KoNLPy 소개

8분

한글 형태소 엔진 KoNLPy 설치하기

9분

한글 NLP 실습 - 네이버 영화리뷰 감성 분석

14분

텍스트 분석 실습 1: 캐글 경연 Mercari Price Suggestion 실습 개요 및 Google Colab 사용 설명

21분

텍스트 분석 실습 1: 캐글 경연 Mercari Price Suggestion 실습 - 01

16분

텍스트 분석 실습 1: 캐글 경연 Mercari Price Suggestion 실습 - 02

16분

텍스트 분석 Summary

3분

안녕하세요 불린인덱싱에대해 질문드립니다

ix활용 관련하여

ix연산

loc 슬라이싱

권철민 강사님!!