Machine-Learning

2020 COSE362

Machine Learning with Scikit-Learn

1차시

• ZeroR
• OneR
• Gaussian Naive Bayes

2차시

• Decision Tree

3차시

• Linear Regression
• Logistic Regression

4차시

• Perceptron
• Multi Layer Perceptron (MLP)

5차시

• K-Nearest Neighbor Classifier
• Cross Validation

6차시

• True vs. False and Positive vs. Negative
• Accuracy
• Precision and Recall
• ROC-AUC

7차시

• Random Forest
• Bagging & Boosting
• K-Means (Clustering)
• Feature Selection

final_project

• Online Shoppers Purchasing Intention Dataset으로 여러 모델들을 학습시킨 후 성능 비교
• 왜 그런 차이가 발생했는지 모델 자체의 특징이나 데이터 셋의 특성으로 유추
• 모델들의 성능 차이를 통해 데이터셋의 분포 유추