
[ML] Ensemble (앙상블) - [3] Approach 2. Boosting - Adaboost, Gradient Boost
앙상블 접근법 중 하나인 Boosting과 대표적인 방법론인 AdaBoost와 Gradient Boost를 설명한다.

앙상블 접근법 중 하나인 Boosting과 대표적인 방법론인 AdaBoost와 Gradient Boost를 설명한다.

2023 빅콘테스트에 참여한 후기를 작성한 글이다.

CS224N 2강을 정리한 글로, 카운트 기반 학습 방법을 토대로 Word2Vec을 보완한 GloVe 모델에 대해 설명한다.
선형 회귀를 구현하는 여러 방법을 다룬다.

CS224N 1강을 정리한 글로, 단어의 의미를 표현하는 Word Vector와 대표적인 Word2Vec 모델에 대해 설명한다.
Logistic Regression의 수학적 기초를 탐구하며 훈련 및 최적화 과정을 설명한다.
수학적 이론과 선형대수학을 통해 선형 회귀가 어떻게 동작하는 지 살펴본다.
Quick Sort, Merge Sort, Heap Sort, Tim Sort, 4가지 정렬 알고리즘을 통해 성능이 개선된 정렬 방식들을 알아보자.
정렬 알고리즘의 기본적인 개념과 3가지의 기본 정렬 알고리즘, 선택, 버블, 삽입 정렬에 대해 알아보자.

리스트의 스택(Stack) 및 큐(Queue)로의 활용, 딕셔너리의 순서 및 기본값 처리 등을 보완하여 더 강력하고 유연한 데이터 구조를 제공하는 collections 모듈을 알아보자.