- 1-3 마켓과 머신러닝
- 2-1 훈련 세트와 테스트 세트
- 2-2 데이터 전처리
- 3-1 k-최근접 이웃
- 3-2 선형 회귀
- 3-3 특성 공학과 규제
- 4-1 로지스틱 회귀
- 4-2 확률적 경사 하강법
- 5-1 결정 트리
- 5-2 교차 검증과 그리드 서치
- 5-3 트리의 앙상블
- 6-1 군집 알고리즘
- 6-2 k-평균
- 6-3 주성분 분석
- 7-1 인공 신경망
- 7-2 심층 신경망
- 7-3 신경망 모델 훈련
- 8-2 합성곱 신경망을 사용한 이미지 분류
- 8-3 합성곱 신경망의 시각화
- 9-2 순환 신경망으로 IMDB 리뷰 분류하기
- 9-3 LSTM과 GRU 셀