머신러닝
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머신러닝 목록
제목
2. 블로그 내용 크롤링하기
제 15 장 웹크롤링
9. CentOS 7에서 TensorFlow GPU를 설치
1. 웹 크롤러 만들기
90. 하둡 0.x, 1.x, 2.x 의 차이
4. Hadoop 설치 (2)
2. Hadoop 설치 (1)
8. 하둡 명령어(1)
11. SLAM 실습
제 14 장 pygame 으로 GUI 구현
7. Image의 위치를 키보드로 제어하기
6. 하둡설치(4)
제 13 장 빅데이터 분석
13. ROS 명령
제 12 장 AutoCar HowTo
3. 우분투 Wifi 설정하기
9. 하둡 명령어 (2) - HDFS 명령어
3. VM 시작시 오류 - Host-Only Ethernet…
2. 로그인 쉘(bashrc)이 실행이 않될때
7. 액션 메시지
7. 하둡-클러스터 실행
1. Ubuntu 재부팅시 resolv.conf 초기화 될때
8. 액션 메시지를 활용한 카메라 화면 캡쳐
14. rqt 명령 사용하기
4. Python3.7 설치하기
4. KEYDOWN, KEYUP 이벤트 예제
9. LiDAR 센서
15. 라이다를 활용한 SLAM
1. pygame 설치
3. pygame 이벤트 예제
12. NoMachine을 활용한 Windows 실행하기
2. pygame 기본 구조
6. 서비스를 활용한 모터 제어
8. Live Streaming using OpenCV Fl…
1. 딥러닝 기초
2. 구독, 발행, 토픽 개요
3. 구독, 발행을 활용한 센서 데이터 수신
5. pygame 예제 - 회전
5. SavedModel 포맷 사용하기
6. pygame 예제 - 이동
16. RPLIDAR ROS package 실습
제 11 장 한백 AutoCar 실습
제 9 장 딥러닝 원리 및 이론
5. Hadoop 설치 (3)
5. 서비스, 서버, 클리이언트 기본
5. numpy.exp
7. 타이타닉 생존자 예측하기
10. LiDAR를 이용한 전방 장애물 회피 주행
2. 신경망
제 10 장 딥러닝 모델 서빙하기
4. 의사결정트리 실습
6. KNN
1. Pandas 소개
제 1 장 머신러닝 원리 및 이론
제 2 장 Numpy 소개
1. ROS 설치
3. 색인(index) 객체
5. 랜덤 포레스트
2. DataFrame
5. 연산
4. A Flask API for serving scikit…
1. 딥려닝 개요
3. numpy 브로드캐스팅
제 3 장 Pandas 소개
1. Numpy 소개
4. 색인, 선택
1. 머신러닝 소개
제 4 장 파이썬 머신러닝
2. scikit-learn 머신러닝 라이브러리 소개
5. matplotlib : 과학계산용 그래프 라이브러리
2. Numpy 자료형
2. Docker 설치
6. 함수적용과 매핑
제 5 장 파이썬 딥러닝
7. 정렬과 순위
3. 신경망 실습
9. 다중 색인
9. SVM : 붓꽃데이터 분석 (Pandas 이용)
4. Autograd: 자동 미분
6. 텐서플로 서빙으로 모델 배포하기
4. scipy 라이브러리 사용하기
10. SVM : BMI 데이터 분석
2. visdom 사용법(2)
제 6 장 파이토치(PyTorch)
4. ndarray 내장함수
13. 서포트 백터 머신(2)
6. scikit_learn의 붓꽃 데이터 셋을 가져오기
제 7 장 Visdom
제 8 장 머신러닝 원리 및 이론
3. SVM 실습 : XOR 연산 학습
5. 신경망(Neural Networks)
7. 신경망 학습의 기본적이고 간단한 컨셉
3. 로지스틱 회귀 모델
4. 신경망의 내적
3. 신경망
2. 파이토치 개발환경 구축(Anaconda3)
1. Hadoop 이란?
2. 선형회귀 모델 실습
1. 파이토치 개발환경 구축 - Python3.7
3. neural network의 기초(1)
3. 파이토치 소개
4. Catkin - ROS의 빌드 시스템
4. neural network의 기초-미분의 유도과정(2)
1. 딥러닝 소개
2. 퍼셉트론
5. 신경망의 활성함수
1. Tensorflow 2.0을 활용한 딥러닝 모델 서빙하…
3. Tensorflow 2.0과 flask를 활용한 딥러닝…
7. 와인 분류하기
1. Google Colab 사용하기
8. SVM : 붓꽃 데이터 분석
1. Visodom 사용법
14. Support Vector Regression (SVR…
12. 서포트 벡터 머신
8. 기술통계 메소드
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8. Regression Model과 Classificati…
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7. KNN
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11. sklearn의 train_test_split() 사용…
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6. TensorFlow
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