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건국대학교 객체지향프로그래밍_3주차_랩실습보고서
소개글
건국대학교 컴퓨터공학부 객체지향 프로그래밍 수업의 랩실습 솔루션입니다.
자료 첫 페이지의 목차
를 살펴보시고 구매자님께서 필요하신 랩실습이 맞으신지 확인하신 후
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건국대학교 객체지향프로그래밍_4주차_랩실습보고서
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건국대학교 객체지향프로그래밍_5주차_랩실습보고서
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건국대학교 객체지향프로그래밍_6주차_랩실습보고서
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건국대학교 객체지향프로그래밍_9주차_랩실습보고서
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랜덤포레스트, XG부스팅, decision 모델 r프로그래밍이용 및 간략한 해설
목차
1. decision tree
2. randomforest
3. XG boosting
1. decision tree
랜덤 포레스트, XG부스팅)의 기초가 되기도 한다. 이러한 이유로 의사결정 나무는 기계 학습과 통계
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건국대학교 컴퓨터공학부 C프로그래밍 10주차 랩 실습
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건국대학교 컴퓨터공학부 C프로그래밍 12주차 랩 실습
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건국대학교 컴퓨터공학부 C프로그래밍 13주차 랩 실습
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건국대학교 컴퓨터공학부 C프로그래밍 2주차 랩 실습
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