[머신러닝] 랜덤 포레스트
랜덤포레스트의 원리, 하이퍼파라미터(n_estimators/max_features/max_depth/min_samples_leaf), 해당 알고리즘의 장단점을 다룹니다.
랜덤포레스트의 원리, 하이퍼파라미터(n_estimators/max_features/max_depth/min_samples_leaf), 해당 알고리즘의 장단점을 다룹니다.
결정트리의 원리, 종류(ID3, C4.5, C5.0,CART, CHAID), 해당 알고리즘의 장단점을 다룹니다.
SVM의 원리, 종류(하드마진/소프트마진), 커널 트릭, 해당 알고리즘의 장단점을 다룹니다.
회귀분석의 원리, 종류(일반 선형, 릿지, 라쏘, 엘라스틱넷), 해당 알고리즘의 장단점을 다룹니다.
K-means의 원리와 해당 알고리즘의 장단점을 다룹니다.