머신러닝 기초

📌 계획 자리 표시 페이지: 본 페이지는 「수학 기초와 고전 알고리즘」을 위해 예약되었으며, 내용은 학습하며 점차 채워질 예정입니다.

수록 계획

• [ ] 선형대수와 확률통계 속성 과정
• [ ] 선형 회귀 / 로지스틱 회귀 / SVM
• [ ] 결정 트리와 앙상블 학습(GBDT / XGBoost)
• [ ] 평가 지표: 정확도, AUC, F1

다음 단계

• [ ] 분야 개요의 계획 목록과 대조하며 본 페이지를 항목별로 보완
• [ ] 각 항목에 실행 가능한 예시와 문제 해결 기록 추가
• [ ] 완료 후 「계획 중」 상태를 「수록 완료」로 변경

작성 규칙은 분야 개요를 참조하세요.