머신러닝 개념 정리

PCA와 LDA

 

 

모델의 성능 평가 방법

1) Hold out

2) k-fold Cross Validation

3) Classification Treshold

4) Confusion matrix

5) ROC, AUC

 

 

데이터 불균형시 해결 방법

SMOTE

Border - line SMOTE

ADASYN

 

BAGGING

EDA

 

기초 개념

Correlation

z-score

covariance

OLS

 

 

 

모델

Radom forest

clustering

k-means

silhouette plots

DBSCAN