데이터 사이언스 LV1 입문
현장 강의
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데이터 사이언스 LV1 입문
사전 준비
1주차 - 데이터 사이언스 마인드
2주차 - 딱 데이터 사이언스를 위한 파이썬
3주차 - Decision Tree로 타이타닉 생존자 찾기
4주차 - Random Forest로 아이리스 종 구분하기
5주차 - 회귀분석으로 집 값 예측하기
Solution - 모범 답안
Stage1 - Linear Regression을 배워보자
Stage2 - Visualization 연습하기
Challenge1 - Polynomial Linear Regression
Stage3 - Scikit-learn으로 Linear Regression 구현하기
Stage4 - Feature Scaling과 성능 개선
Challenge2 - Feature Scaling을 적용한 데이터의 Visualization
과제1 - Test 진행하기
과제2 - Linear Regression으로 타이타닉 생존자 예측해보기
6주차 - LV1 데이터 사이언티스트 되기
나아가기
코딩좀알려주라
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5주차 - 회귀분석으로 집 값 예측하기
이번주 목표
회귀분석으로 집 값 예측하기
Linear Regression으로
집
값을
예측하고
성능을
높일
수
있는
여러
알고리즘을
배웁니다.
그동안 분류 할 수 있는 능력을 쌓았습니다. 이제는 ‘집 값 분석’과 같이 값을 예측하는 방법을 배워보겠습니다.
연속적인 값 예측 문제를 위한 Visualization을 진행한 후 가장 기본적인 Linear Regression의 원리를 익히고 Decision Tree와의 차이점을 이해합니다.
추가로 성능을 높일 수 있도록 Polynomial Regression, Ridge, Lasso 모델도 학습하겠습니다.
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과제2 - 타이타닉 문제에 적용한 random forest의 파라미터를 변경해보기
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Solution - 모범 답안
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이번주 목표
회귀분석으로 집 값 예측하기