Py) 전처리 - ML 분류모델용 - 01
Python / preprocessing
14분 읽기 (대략 2052 단어)

Py) 전처리 - ML 분류모델용 - 01

Python으로 머신러닝(ML) 분류모델에 들어갈 데이터를 전처리하는 방법을 알아보자.
Py) 전처리 - ML 회귀모델용 - 01
Python / preprocessing
15분 읽기 (대략 2287 단어)

Py) 전처리 - ML 회귀모델용 - 01

Python으로 머신러닝(ML) 회귀모델에 들어갈 데이터를 전처리하는 방법을 알아보자.
Py) 통계 - 대응표본 t-검정
Python / Stat
14분 읽기 (대략 2114 단어)

Py) 통계 - 대응표본 t-검정

두 집단의 평균을 비교하는 t-검정 중에서 대응표본 t-검정에 대해 알아보자.
Py) 통계 - 단일표본 t-검정
Python / Stat
22분 읽기 (대략 3273 단어)

Py) 통계 - 단일표본 t-검정

두 집단의 평균을 비교하는 t-검정 중에서 단일표본 t-검정에 대해 알아보자.
Py) ML - Scikit-Learn k-means 에러
Python / ML
2분 읽기 (대략 296 단어)

Py) ML - Scikit-Learn k-means 에러

Scikit-learn 라이브러리를 사용해서 k-means 군집분석을 실시할 때 발생하는 에러를 해결한 경험을 공유한다.
Py) 통계 - 정규성 검정
Python / Stat
15분 읽기 (대략 2288 단어)

Py) 통계 - 정규성 검정

주어진 자료가 정규분포를 따르는지 확인하는 정규성 검정(Normality Test)에 대해 알아보자.
Py) 전처리 - 결측치 처리-02
Python / preprocessing
3분 읽기 (대략 474 단어)

Py) 전처리 - 결측치 처리-02

Pandas 객체에 결측치를 처리하는 다양한 패턴을 알아본다. 여기서는 데이터프레임 객체의 다중 변수의 결측치를 한 번에 대치하는 방법을 알아본다.
Py) 전처리 - 이어붙이기
Python / preprocessing
7분 읽기 (대략 1023 단어)

Py) 전처리 - 이어붙이기

반복적으로 같은 형식으로 생산되는 여러 값을 이어붙이는 방법을 알아본다.
Py) ML - 모델 평가(Drop Column Importance)
Python / ML
11분 읽기 (대략 1678 단어)

Py) ML - 모델 평가(Drop Column Importance)

지도학습 모델의 독립변수 중요도를 확인하기 위해 사용하는 Drop Column Importance에 대해 알아본다.
Py) ML - 모델 평가(Permutation Importance)
Python / ML
17분 읽기 (대략 2575 단어)

Py) ML - 모델 평가(Permutation Importance)

지도학습 모델의 독립변수 중요도를 확인하기 위해 사용하는 Permutation Importance에 대해 알아본다.
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