머신러닝 | LEELAB

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머신러닝 목록
제목	조회	날짜
2. 블로그 내용 크롤링하기	280	09-26
제 15 장 웹크롤링	291	09-26
9. CentOS 7에서 TensorFlow GPU를 설치	392	07-08
1. 웹 크롤러 만들기	504	09-26
90. 하둡 0.x, 1.x, 2.x 의 차이	890	03-06
4. Hadoop 설치 (2)	941	02-23
2. Hadoop 설치 (1)	954	02-08
8. 하둡 명령어(1)	962	03-05
11. SLAM 실습	963	01-22
제 14 장 pygame 으로 GUI 구현	965	02-17
7. Image의 위치를 키보드로 제어하기	970	02-17
6. 하둡설치(4)	977	03-05
제 13 장 빅데이터 분석	981	02-04
13. ROS 명령	984	02-14
제 12 장 AutoCar HowTo	986	02-08
3. 우분투 Wifi 설정하기	992	02-08
9. 하둡 명령어 (2) - HDFS 명령어	994	03-06
3. VM 시작시 오류 - Host-Only Ethernet Adapter 관련	995	02-23
2. 로그인 쉘(bashrc)이 실행이 않될때	996	02-08
7. 액션 메시지	1003	01-15
7. 하둡-클러스터 실행	1004	03-05
1. Ubuntu 재부팅시 resolv.conf 초기화 될때	1008	02-08
8. 액션 메시지를 활용한 카메라 화면 캡쳐	1016	01-15
14. rqt 명령 사용하기	1017	02-14
4. Python3.7 설치하기	1022	02-14
4. KEYDOWN, KEYUP 이벤트 예제	1024	02-15
15. 라이다를 활용한 SLAM	1025	02-14
9. LiDAR 센서	1026	01-21
1. pygame 설치	1033	02-15
3. pygame 이벤트 예제	1056	02-15
12. NoMachine을 활용한 Windows 실행하기	1069	02-02
2. pygame 기본 구조	1079	02-15
6. 서비스를 활용한 모터 제어	1087	01-14
8. Live Streaming using OpenCV Flask	1102	02-22
1. 딥러닝 기초	1108	07-31
3. 구독, 발행을 활용한 센서 데이터 수신	1111	01-12
5. pygame 예제 - 회전	1113	02-17
2. 구독, 발행, 토픽 개요	1114	01-12
5. SavedModel 포맷 사용하기	1117	01-03
6. pygame 예제 - 이동	1118	02-17
16. RPLIDAR ROS package 실습	1126	02-14
제 11 장 한백 AutoCar 실습	1139	01-12
제 9 장 딥러닝 원리 및 이론	1141	07-30
5. Hadoop 설치 (3)	1146	02-23
5. 서비스, 서버, 클리이언트 기본	1155	01-12
5. numpy.exp	1166	01-01
7. 타이타닉 생존자 예측하기	1170	07-29
10. LiDAR를 이용한 전방 장애물 회피 주행	1173	01-21
2. 신경망	1174	07-31
제 10 장 딥러닝 모델 서빙하기	1187	08-07
4. 의사결정트리 실습	1204	07-14
6. KNN	1214	07-16
1. Pandas 소개	1228	01-22
제 2 장 Numpy 소개	1231	01-21
제 1 장 머신러닝 원리 및 이론	1232	12-26
1. ROS 설치	1245	01-12
3. 색인(index) 객체	1257	01-22
5. 랜덤 포레스트	1261	07-16
2. DataFrame	1264	01-22
5. 연산	1267	01-23
4. A Flask API for serving scikit-learn models	1270	08-08
1. 딥려닝 개요	1287	12-26
3. numpy 브로드캐스팅	1287	01-21
제 3 장 Pandas 소개	1294	01-22
1. Numpy 소개	1306	01-21
4. 색인, 선택	1306	01-22
1. 머신러닝 소개	1311	02-18
제 4 장 파이썬 머신러닝	1312	02-18
2. scikit-learn 머신러닝 라이브러리 소개	1315	02-19
5. matplotlib : 과학계산용 그래프 라이브러리	1316	02-21
2. Numpy 자료형	1322	01-21
6. 함수적용과 매핑	1330	01-23
2. Docker 설치	1331	08-07
제 5 장 파이썬 딥러닝	1337	02-22
7. 정렬과 순위	1341	02-18
3. 신경망 실습	1344	07-31
9. 다중 색인	1353	02-18
9. SVM : 붓꽃데이터 분석 (Pandas 이용)	1382	02-22
4. Autograd: 자동 미분	1382	03-01
6. 텐서플로 서빙으로 모델 배포하기	1383	01-03
4. scipy 라이브러리 사용하기	1392	02-20
10. SVM : BMI 데이터 분석	1398	02-22
2. visdom 사용법(2)	1403	03-07
제 6 장 파이토치(PyTorch)	1406	02-25
4. ndarray 내장함수	1420	02-25
13. 서포트 백터 머신(2)	1420	03-09
제 7 장 Visdom	1421	03-07
6. scikit_learn의 붓꽃 데이터 셋을 가져오기	1422	02-21
3. SVM 실습 : XOR 연산 학습	1429	02-19
제 8 장 머신러닝 원리 및 이론	1429	07-11
5. 신경망(Neural Networks)	1436	03-02
3. 로지스틱 회귀 모델	1440	07-14
7. 신경망 학습의 기본적이고 간단한 컨셉	1447	03-08
4. 신경망의 내적	1449	02-23
3. 신경망	1461	02-22
2. 파이토치 개발환경 구축(Anaconda3)	1465	02-25
1. Hadoop 이란?	1492	02-04
2. 선형회귀 모델 실습	1499	07-12
1. 파이토치 개발환경 구축 - Python3.7	1523	02-25
3. neural network의 기초(1)	1529	03-07
3. 파이토치 소개	1534	02-25
4. Catkin - ROS의 빌드 시스템	1534	01-14
4. neural network의 기초-미분의 유도과정(2)	1556	03-07
2. 퍼셉트론	1559	02-22
1. 딥러닝 소개	1562	02-22
5. 신경망의 활성함수	1600	02-23
1. Tensorflow 2.0을 활용한 딥러닝 모델 서빙하기	1627	08-07
3. Tensorflow 2.0과 flask를 활용한 딥러닝 모델 서빙하기	1638	08-07
7. 와인 분류하기	1645	02-25
1. Google Colab 사용하기	1659	07-12
8. SVM : 붓꽃 데이터 분석	1711	02-22
1. Visodom 사용법	1814	03-03
14. Support Vector Regression (SVR)	1846	03-09
12. 서포트 벡터 머신	1890	03-09
8. 기술통계 메소드 댓글+ 1개	2056	02-18
8. Regression Model과 Classification Model 댓글+ 1개	2362	03-08
7. KNN 댓글+ 1개	2585	02-21
11. sklearn의 train_test_split() 사용법 댓글+ 1개	2654	03-09
6. TensorFlow 댓글+ 2개	4818	02-23

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