스켈런 및 통계 모델을 사용한 머신 러닝 101

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Python으로 머신 러닝의 세계로 빠져보세요.지도형 및 비지도형 학습 알고리즘, 모델 평가, 배포에 대해 알아보세요.Scikit-Learn 및 Statsmodels와 같은 라이브러리를 사용하여 머신 러닝 모델을 구축하고 배포할 수 있습니다.

Category:
테크놀로지 스킬
Sub-category:
컴퓨터 과학 및 공학
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Python으로 머신 러닝의 세계로 빠져보세요.지도형 및 비지도형 학습 알고리즘, 모델 평가, 배포에 대해 알아보세요.Scikit-Learn 및 Statsmodels와 같은 라이브러리를 사용하여 머신 러닝 모델을 구축하고 배포할 수 있습니다.

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Learning Outcomes

- 기계 학습의 기본 사항을 이해합니다.

- 머신 러닝 모델을 구축하고 학습시키세요.

- 모델 성능을 평가하고 예측합니다.

비밀번호가 12자 이상이어야 하며 #숫자와 기호를 포함한 대문자와 소문자 이상을 포함해야 합니다.
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