분류 전체보기 (194) 썸네일형 리스트형 드림핵 모바일 해킹 환경구축 보호되어 있는 글입니다. 드림핵 모바일 해킹 Intro, ADB 보호되어 있는 글입니다. ISMS-P AWS - 2.9.1 변경관리, 2.9.2 성능 및 장애관리 보호되어 있는 글입니다. 혼공머신 13강 - 트리의 앙상블 * 혼자공부하는 머신러닝 + 딥러닝 책의 Youtube 강의를 보며 실습 및 공부한 내용입니다. Chapter 05 트리 알고리즘 05 -3 트리의 앙상블 목적: 앙상블 학습이 무엇인지 이해하고 다양한 앙상블 학습 알고리즘을 실습을 통해 배운다. 정형 데이터와 비정형 데이터 정형 데이터: CSV 파일의 데이터처럼 어떤 구조로 되어 있는 데이터, CSV나 데이터베이스, 엑셀에 저장하기 쉽다. 비정형 데이터: 데이터베이스나 엑셀로 표현하기 어려운 것들, 텍스트 데이터, 디지털카메라로 찍은 사진, 핸드폰으로 듣는 디지털 음악 등. 앙상블 학습: 정형 데이터를 다루는 데 가장 뛰어난 성과를 내는 알고리즘, 더 좋은 예측 결과를 만들기 위해 여러 개의 모델을 훈련하는 머신러닝 알고리즘. 랜덤 포레스트 랜덤 포레스.. ISMS-P AWS - 2.8.3 시험과 운영 환경 분리, 2.8.4 시험 데이터 보안, 2.8.5 소스 프로그램 관리 보호되어 있는 글입니다. ISMS-P AWS - 2.8.1 보안 요구사항 정의, 2.8.2 보안 요구사항 검토 및 시험 보호되어 있는 글입니다. wiset 취업 멘토링 특강 - 모의해킹 실습 보호되어 있는 글입니다. 혼공머신 12강 - 교차 검증과 그리드 서치 * 혼자공부하는 머신러닝 + 딥러닝 책의 Youtube 강의를 보며 실습 및 공부한 내용입니다. Chapter 05 트리 알고리즘 05 -2 교차 검증과 그리드 서치 목적: 검증 세트가 필요한 이유를 이해하고 교차 검증에 대해 배웁니다. 그리드 서치와 랜덤 서치를 이용해 최적의 성능을 내는 하이퍼파라미터를 찾습니다. 핵심 키워드: 검증 세트, 교차 검증, 그리드 서치, 랜덤 서치 책 242p 시작하기 전 에피소드 -> 테스트 세트를 사용해 자꾸 성능을 확인하면 점점 테스트 세트에 맞추게 된다. 테스트 세트로 일반화 성능을 올바르게 예측하려면 가능한 한 테스트 세트를 사용하지 말아야 한다. max_depth 매개변수를 사용한 하이퍼파라미터 튜닝을 어떻게 할 수 있을까? 검증 세트 -> 검증 세트: 하이퍼파.. 이전 1 ··· 10 11 12 13 14 15 16 ··· 25 다음
