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데이터 분석 공부/TIL(Today I Learned)

TIL(Today I Learned)55일차(24.02.02)

세조목 2024. 2. 2. 22:25

SQL

2024.02.02 - [데이터 분석 공부/SQL] - SQL 예제 풀이(Leetcode - Confirmation Rate)

 

SQL 예제 풀이(Leetcode - Confirmation Rate)

https://leetcode.com/problems/confirmation-rate/description/ LeetCode - The World's Leading Online Programming Learning Platform Level up your coding skills and quickly land a job. This is the best place to expand your knowledge and get prepared for your n

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머신러닝

2024.02.02 - [데이터 분석 공부/머신러닝] - 머신러닝 - 전처리(인코딩, 스케일링)에서부터 로지스틱 회귀를 적용한 예측 모델 생성까지(feat. 선형회귀와 로지스틱 회귀의 차이, 스케일링의 정규화와 표준화는 각각 언제 사용하는지)(24.02..

 

머신러닝 - 전처리(인코딩, 스케일링)에서부터 로지스틱 회귀를 적용한 예측 모델 생성까지(feat.

Step 데이터 불러와서 살펴보기 Sibsp(자녀수) + Parch(부모수) 이상치(Outlier) 처리 결측치 처리 인코딩(수치형 데이터) 스케일링(범주형 데이터) 로지스틱회귀(Logistic Regression) / 모델 평가 test 데이터

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2024.02.02 - [데이터 분석 공부/머신러닝] - 머신러닝 - 의사결정나무, 랜덤포레스트, KNN, 부스팅 알고리즘(24.02.02)

 

머신러닝 - 의사결정나무, 랜덤포레스트, KNN, 부스팅 알고리즘(24.02.02)

목차 의사결정나무 랜덤 포레스트 KNN(최근접 이웃) 부스팅 알고리즘 1. 의사결정나무 import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import LabelEncoder from sklearn.tree impo

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금일은 SQL 예제를 복습하면서 1회차 문제를 풀 때 머릿속에 제대로 정리되지 않았던 부분들을 다시 정리했습니다.

그리고서 어제 학습했던 머신러닝을 복습했는데

배운걸 바탕으로 재밌는 예측 모델을 만들어볼 수 있을 것 같아서

다음번에 찾아보기 쉽게 포스팅해두었습니다.

자세한 내용은 위 포스팅에 정리해두었습니다.

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