01. 학습 내용
[회고록] REST API 규칙
🔵 REST API란?REST는 REpresentational State Transfer의 약자쉽게 말하면, "웹 자원(Resource)을 규칙에 맞게 주고받는 방법"API는 "프로그램끼리 통신하는 방법"👉 REST API = "REST 원칙을 지켜서 만들어진 API"🔵
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[머신러닝 & 딥러닝] 결정 트리 (Decision Tree)
01. 결정 트리(Decision Tree)설명이 필요할 때 유용한 모델일련의 질문에 대한 결정을 통해 데이터를 분해결정 알고리즘트리의 루트(root, 즉 제일 상위에 있는 노드)에서 시작해서 정보 이득(Informatio
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[머신 러닝 & 딥러닝] 랜덤 포레스트 (Random Forest)
01. 랜덤 포레스트 (Random Forest)앙상블(ensemble): 뛰어난 분류 성능 + 과대적합에 안정적종류: 배깅(bagging), 부스팅(bosting)랜덤 포레스트: 결정 트리 기반의 앙상블아이디어: 여러 개의 (깊은) 결정 트
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[머신러닝 & 딥러닝] 랜덤 포레스트 (RandomForest)의 특성 중요도 사용
01. 랜덤 포레스트(RandomForest)앙상블 기법 중 하나앙상블에 참여한 모든 결정트리에서 계산한 평균적인 불순도 감소로 특성 중요도를 측정사이킷런의 랜덤 포레스트 구현: 특성 중요도 값을 이미
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[Spring Boot] TDD (Test-Driven Development)
📋 Spring Boot TDD 기본 흐름TDD는 항상 3단계 사이클:Red – 실패하는 테스트 작성 (처음엔 무조건 실패해야 정상)Green – 테스트를 통과시키기 위한 최소한의 코드 작성Refactor – 코드를 예쁘게 다듬
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[머신러닝 & 딥러닝] 데이터 전처리 - 좋은 데이터셋 만들기
00. 데이터 전처리머신 러닝 알고리즘의 중요 요소: 데이터 품질 & 정보의 양데이터를 모델에 주입하기 전, 조사하고 전처리하는 과정이 필수01. 누락된 데이터 다루기NaN, NULL: RDB에서 모르는 값을
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