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지도 학습

가장 일반적인 유형의 머신러닝을 마스터하세요. 레이블이 지정된 데이터를 기반으로 예측하는 모델을 구축하고 회귀 및 분류 작업을 다루는 방법을 배웁니다.

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특징 공학 기초: ML을 위한 원시 데이터 변환

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Applied Machine Learning: Regression to Deployment

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Python을 활용한 선형 회귀: 단순, 다중, 정규화 모델

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머신러닝을 위한 Python의 Support Vector Machines

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Python의 선형 회귀: 기계 학습의 기초

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Python을 이용한 회귀 분석 및 모델 해석 가능성

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Python과 Scikit-Learn을 활용한 실용 머신러닝: 실전 프로젝트

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BigQuery를 활용한 머신러닝 SQL

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Python Machine Learning: 분류 및 지도 학습

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Python 및 Scikit-Learn을 통한 실용적인 머신 러닝

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scikit-learn을 이용한 Python의 감독 기계 학습

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기계 학습 기초 및 선형 회귀

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머신 러닝 및 예측 분석 소개

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실용적인 머신 러닝 및 예측 모델링

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초보자를 위한 감독 기계 학습

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로지스틱 회귀와 Naive Bayes를 활용한 지도학습

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지도 학습 머신러닝을 위한 회귀 모델

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응용 머신러닝: 문제 정의 및 데이터 준비

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Python을 활용한 의사결정 트리 및 앙상블 머신러닝

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Machine Learning with PySpark for Beginners

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지도 학습(Supervised Machine Learning)의 분류 기본 사항

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Python을 이용한 선형 회귀: 예측 모델링 입문 가이드

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머신러닝 분류: 지도학습 알고리즘과 구현

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Scikit-Learn과 Python을 활용한 머신러닝 입문

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