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03_Appendix_LinearRegression
03_LinearRegression
03_SimulationSetup
04_LogisticRegression
04_LogisticRegression2
06_KNN_Classification
06_kMeans
06_GMMClustering
06_GMM_MLE_supplymentary
06_PythonPracticeClustering
07_initiationForSVM
07_IntroToKernelTrick
07_LagrangeMultiplierKKT
07_SupportVectorMachine
07_SupportVectorMachine2
07_SVM_Practice
9 replies on “머신러닝 강의노트”
돈내고 들어도 아깝지 않은 강의 무료로 배포해주셔서 공부하는데 많은 도움 되고 있습니다. 감사합니다
대부분의 강의들이 머신러닝을 기술적으로만 접근해서 공부하면서도 답답한 마음이 들었는데, 똑똑하신 분께서 머신러닝을 이론적으로 접근하는 강의를 무료로, 쉽게 설명해주시니 그저 감사할 따름입니다. 이 강의가 더 많은 사람들에게 알려지길 바랄 뿐입니다.
이렇게 좋은 강의 공유해주셔서 너무 감사합니다. 궁금했던 것들을 쉽게 가르쳐주셔서 너무 좋네요ㅎㅎ
질 좋은 강의 감사드립니다!
쉽고 완성도 높은 강의 감사 합니다. 그림과 자세한 설명도 이해하는 데 많은 도움이 되었습니다. 감사드리고 강의 노트가 있으면 좋겠습니다
강의노트 위에 있습니다.ㅎ
강좌 도움 많이되고 있습니다 감사합니다!!!!!
정말 소중한 강의입니다! 정성담긴 자료 무료로 배포해주셔서 정말 감사드립니다! 열심히 공부하겠습니다.
정말 좋은 강의 듣게 해주셔서 감사합니다. 머신러닝 입문에 많은 도움이 되고 있습니다.