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Lec49. Machine Learning(머신러닝) ? SVM_Kernels 2 [내부링크]

위 포스팅은 Standford University : Machine Learning – Andrew Ng의 강의를 바탕으로 쓰여졌...

딥러닝 첫걸음 [내부링크]

딥러닝 첫걸음 작가 김성필 출판 한빛미디어 발매 2016.12.30. 평점 리뷰보기 www.coursera.org딥러닝 첫걸...

인공지능을 배우고자 하는 사람을 위한 최고의 입문서 "처음 배우는 인공지능" [내부링크]

 처음 배우는 인공지능 작가 다다 사토시 출판 한빛미디어 발매 2017.06.01. 평점 리뷰보기 이 책...

머신러닝을 실제로 활용하고 싶다면 반드시 읽어야할 책! "파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝" [내부링크]

파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝 작가 안드레아스 뮐러, 세라 가이도 출판 한빛미디어 발매 2017.07.0...

데이터 과학자를 꿈꾸는 히치하이커를 위한 최고의 안내서라 할만한 처음 배우는 데이터 과학 [내부링크]

 처음 배우는 데이터 과학 작가 필드 케이디 출판 한빛미디어 발매 2018.02.20. 평점 리뷰보기 한빛소프...

[천호엔케어] 새단장 오픈 기념 이벤트 [내부링크]

[천호엔케어] 새단장 오픈 기념...

Lec39. Machine Learning(머신러닝) ? Diagnosing Bias vs. Variance and Regularization [내부링크]

위 포스팅은 Standford University : Machine Learning – Andrew Ng의 강의를 바탕으로 쓰여졌...

Lec40. Machine Learning(머신러닝)- Learning Curves(학습곡선) [내부링크]

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Lec41. Machine learning(머신러닝) - System design : Error analysis [내부링크]

위 포스팅은 Standford University : Machine Learning – Andrew Ng의 강의를 바탕으로 쓰여졌...

Lec42. Machine Learning(머신러닝) ? System Design : Prioritizing what to work on Spam classification example [내부링크]

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머신러닝 포스팅 긴 기간 휴재 다음주 부터 재개!! [내부링크]

머신러닝 포스팅을 못한지가 꽤 됬네요... 한국사 능력검정시험 준비로 인해서 강의 들을 시간도 별로 없었...

구글 tensorflow 활용 Deep Learning 강의 사이트 [내부링크]

안녕하세요! 오랜만에 포스팅 하는 것 같습니다. 이번주 한국사 능력검정시험 준비로 인해 한동안 포스팅을...

Lec43. Machine Learning(머신러닝) – Machine Learning System Design_ Handling Skewed Data [내부링크]

위 포스팅은 Standford University : Machine Learning – Andrew Ng의 강의를 바탕으로 쓰여졌...

Lec44. Machine Learning(머신러닝) – Machine Learning System Design_Trading off Precision and Recall [내부링크]

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Lec45_SVM ? Optimization Objective [내부링크]

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Lec46. Machine Learning(머신러닝) ? SVM : Large Margin Intuition [내부링크]

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Sony XBA-A3 [내부링크]

안녕하세요 Sony XBA-A3를 새로 받았는데요 전에는 XBA-40을 쓰다가 단종이된 결과로 AS후에 A3...

Lec47. Machine Learning(머신러닝) ? SVM_Mathematics Behind Large Margin Classification [내부링크]

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Lec48. Machine Learning(머신러닝) ? SVM_Kernels 1 [내부링크]

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한국사 1급 2주합격후기 [내부링크]

안녕하세요! 한국사 1급 합격후기입니다. 준비기간은 2주였구요 한국사는 중고등학교때 조금공부한 이후로 ...

Lec26. Machine Learning(머신러닝) ? Neurons and the Brain [내부링크]

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Lec27. Machine Learning(머신러닝) ? Neural Network 1 [내부링크]

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Lec28. Machine Learning(머신러닝) ? Neural Network2 [내부링크]

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Lec29. Machine Learning(머신러닝) ? Neural Network Example [내부링크]

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Lec30. Machine Learning(머신러닝) ? Neural Network Multi Classification [내부링크]

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Lec31. Machine Learning(머신러닝) ? Neural Network Cost Function [내부링크]

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Lec32. Machine Learning(머신러닝) ? Neural Network Backpropagation Algorithm [내부링크]

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Lec33. Machine Learning(머신러닝) ? Neural Network Backpropagation Intuition [내부링크]

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Lec34. Machine Learning(머신러닝) - Neural Network Backpropagation Implement [내부링크]

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Lec35. Machine Learning(머신러닝) ? Neural Network Backpropagation Gradient Checking [내부링크]

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Lec36. Neural Network Backpropagation Random Initialization [내부링크]

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Lec37. Machine Learning(머신러닝) ? Neural Network Backpropagation Implement Sequence [내부링크]

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Lec38. Machine Learning(머신러닝) ? Evaluating a Learning Algorithm and Cross Validation(교차 검증) [내부링크]

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Lec14. Machine Learning(머신러닝) ? Octave Tutorial [내부링크]

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Andrew Ng - Machine Learning 강의를 듣고 계신 분들에게 필요한 자료 공유 [내부링크]

안녕하세요 Machine Learning 강의를 듣고있는 직장인입니다~~ 오늘부터 드디어 다시 강의가 시작되서 모...

Lec15. Machine Learning(머신러닝) - Classification [내부링크]

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Lec16. Machine Learning(머신러닝) - Logistic Regression 1 [내부링크]

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Lec17. Machine Learning(머신러닝) ? Logistic Regresison2 / Decision Boundary(결정경계) [내부링크]

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Lec18. Machine Learning(머신러닝) ? Logistic Regression Model Cost Function [내부링크]

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Lec19. Machine Learning(머신러닝) ? Logistic Regression Simplified Cost Function and Gradient Descent [내부링크]

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Lec20. Machine Learning(머신러닝) ? Logistic Regression Advanced Optimization [내부링크]

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Lec21. Machine Learning(머신러닝) Logistic Regression Multi-class Classification [내부링크]

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Lec22. Machine Learning(머신러닝) ? The Problem of Overfitting [내부링크]

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Lec23. Machine Learning(머신러닝) ? Regularization Cost Function [내부링크]

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Lec24. Machine Learning(머신러닝) ? Regularized Linear Regression, Logistic Regression [내부링크]

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Lec25. Machine Learning(머신러닝) ? Non-linear Hypotheses [내부링크]

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Lec10. Machine Learning(머신러닝) ? Gradient Descent for Multiple Variables [내부링크]

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Lec11. Machine Learning(머신러닝) ? Gradient Descent Practice [Feature Scaling, Mean normalization] [내부링크]

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Lec12. Features and Polynomial Regression [ cubic function & quadratic function] [내부링크]

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Lec13. Machine Learning(머신러닝) ? Normal Equation [내부링크]

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