머신러닝 강의 2편 4시간 완성 - [국내 Top AI대학원 박사] - 메타코드M

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[강사 이력 ]
국내 Top AI대학원 박사

[강의 목차]
00:00:00
00:00:05 Intro
00:00:56 Ensemble Learning
00:04:16 Booststrap
00:19:31 Ensemble
00:29:00 Out-of-Bag Error Estimation
00:39:20 Random Forests
00:48:39 Boosting
00:50:29 Hyperparameter for Boosting
00:53:54 AdaBoost
01:16:36 Gradient Boostinf
01:29:56 XGboost
01:33:55 Light GBM
01:39:02 실습
02:14:05 Gaussian Mixture Model
02:21:35 Expectation in GMM
02:24:54 Maximization in GMM
02:50:44 Pros and Cons of GMM
02:52:31 Hierarchical Clustering
03:01:29 Machine Learning
03:02:25 Clustering
03:06:25 Parametric VS Non-Parametric
03:08:27 K-means Clustering
03:21:15 Examples of K-means Clustering
03:25:29 Evaluation Metrics of clustering
03:35:44 Limitation of K-means Clustering
03:38:19 Mean Shift
03:43:31 Histogram
03:46:31 Kernel Density Estimation
04:01:48 Limitation of Mean Shift
04:05:03 DBSCAN
04:12:17 Pros and Cons of DBSCAN

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