| 폴더명 | 설명 |
|---|---|
| K-nearest Neighbor Classifier | - glass 데이터를 이용해 KNN 분류 |
| Logistic regression | - logistic regression 을 이용해 logical boolean 예측 모델 만들기(XOR 예측 어려움) |
| Shallow Neural Network | - shallow neural network 를 이용해 logical boolean 예측 모델 만들기(XOR 예측이 어려운 문제 해결) |
| SVM | - iris 데이터를 이용해 SVM 분류 |
| Deep Neural Network | - DNN 모델 |
| Recommender Systems | - movielens 데이터를 이용해 Matrix Factorization(행렬 분해법) |
| Clustering | - DBSCAN, K-Means Clustering 비교 |
| Principal Component Analysis | - MNIST 데이터를 이용해, DNN 과정 Visualization(PCA vs. t-SNE) |
| Reinforcement Learning | - Taxi - cartpole(with bucketing) 예제 |
| Deep Reinforcement Learning | - Taxi(with capture and replay, separated target network) - cartpole(with capture and replay) |
| Ensemble methods | - randomforest, gradient boosting, catboost 를 포함한 Clssification 성능 비교 |
| 폴더명 | 설명 |
|---|---|
| assignment1 | shader를 이용해 정 12면체 그리기 |
| assignment2 | 3차 베지에 곡선을 따라서 카메라 이동하기 |
| assignment3 | 사실적인 지구 그리기(Illumination) |
| assignment4 | Hierarchical modeling을 이용하여 물체를 그리기 |