RMS

Recommend Movie System(영화추천시스템)개발

리드미 업

• 첫 커밋

RMS의 목적

• ML을 활용한 영화추천시스템 개발(Recommendation Moive System)
• 개발일정 : 3-4일(시작일:20220104~ 종료예정일:20220107)
• 일정대로 진행하도록 노력하자!

선형회귀 학습시작

• LR(직선과 잔차) 학습시작
• 사이킷런 import

데이터분류 시작

• 80:20으로 분류
• train_test_split import
• 8:2 분류방법
• X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,y, test_size=0.2, random_state=0)
• 모델평가까지 학습 종료

경사하강법 학습시작

• LinearRegression(OLS,RSS) by 경사하강법
• 파일명: 02LinearRegression(~).ipynb
• 완료

다중회귀분석 학습시작

• MultipleLinearRegression.ipynb
• 완료

다항회귀분석 학습시작

• PolynomialRegression.ipynb(우등생구분)
• 학습완료

로지스틱 회귀학습시작

• LogisticRegression.ipynb
• 학습완료

ETC. Kmeans등 학습시작

• 05.K-Means.ipynb 파일
• 학습완료

영화추천시스템 제작 시작

• TMDB 5000(캐글) 활용
• 4가지 측면에서분석시작
• 최종개발종료
• 최종산출물 파일(RMS폴더) : RMS.ipynb