1. 1. 머신러닝 개념 및 정의 18분

2. 2. 머신러닝 용어 및 라이브러리 정리 18분

3. 3. 선형 회귀 모델 18분

4. 4. 다중 선형 회귀 8분

5. 5. 선형 회귀 모델 구현 / colab 설명 22분

6. 6. 로지스틱 회귀 모델 13분

7. 7. 로지스틱 회귀 모델 구현 14분

8. 8. 의사 결정 나무 8분

9. 9. 의사 결정 나무 구현 14분

10. 10. 랜덤 포레스트 7분

11. 11. 랜덤 포레스트 구현 16분

12. 12. knn 9분

13. 13. knn 구현 11분

14. 14. train valid test 데이터 나누기 12분

15. 15. 데이터 전처리 11분

16. 16. 최종 실습 - 타이타닉 16분

17. 17. 최종 실습 - 타이타닉2 17분

18. 18. 최종 실습 - 타이타닉3 27분