노트 정리

단단한 머신러닝

• 01. 머신러닝 용어 정리, 가설 공간, 귀납적 편향

• 02. 모델 평가/선택, 과적합, 편향과 분산

• 03. 선형 회귀, 다중 분류, 클래스 불균형 문제

• 04. 의사결정 트리, 분할 선택, 정보 엔트로피, 가지치기

• 05. 퍼셉트론, 역전파, 로컬미니멈, 딥러닝

• 06. SVM, 쌍대 문제, 소프트 마진, 커널 기법

• 07. 베이지안 네트워크, MLE, 나이브 베이즈, EM

• 08. 앙상블 학습, 부스팅, 배깅, 랜덤 포레스트, 다양성

만화로 쉽게 배우는 선형대수

• 01. 사상, 역사상, 행렬, 역행렬 구하기

• 02. 선형 독립, 기저, 부분 공간

• 03. 확대, 회전, 핵, 상공간, 랭크

• 04. 고윳값, 내적, 벡터 곱(외적), 행렬식의 성질