설명
표 형식 데이터 탐색 및 시각화(pandas, matplotlib), 데이터 적합 기초(scikit-learn), k-최근접 이웃, 선형회귀, 결정트리, 데이터 전처리, 모델 평가 지표, 과적합 vs 과소적합, 편향/분산, 교차검증, 신경망 소개, 하이퍼파라미터 튜닝, 특징 선택, 특징 중요도.
선수 과목
- 선수과목: M.Eng.- Software Engineering Practice 프로그램 등록.
조건 및 세부사항
- 선수과목: M.Eng.- Software Engineering Practice 프로그램 등록.
원문 참조 텍스트
Tabular data exploration and visualization (pandas, matplotlib), data-fitting basics (scikit-learn), k-nearest neighbours, linear regression, decision trees, data pre-processing, model evaluation metrics, overfitting vs underfitting, bias/variance, cross-validation, introduction to neural networks, hyperparameter tuning, feature selection, feature importance.
- Prerequisite(s): enrolment in the M.Eng.- Software Engineering Practice program.
출처 및 참고문헌
날짜와 출처는 정보를 확인하는 데 도움이 되도록 보관됩니다. 번역은 읽기 편의를 위해 제공되며 조건과 요건은 공식 출처가 기준입니다.
출처 참조 : https://calendar.carleton.ca/grad/courses/EGEN/