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2019년 2학기 통계학세미나 전공 프로젝트 - 맥주추천알고리즘

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JINHEE-KANG/Beer-recommendation-system

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02. Data Preprocessing for 머신러닝.ipynb
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03. Surprise(전체) + SVD.ipynb
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04. IBCF.ipynb
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05. 잠재요인 협업필터링(SVD, NMF).ipynb
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06-0. 기본, embedding L2.ipynb
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06-1. Adam, relu.ipynb
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06-10. RMSprop, relu+sigmoid+tanh, L2.ipynb
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06-11. Adadelta, relu+sigmoid.ipynb
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06-12. Adadelta, relu+sigmoid, L2.ipynb
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06-13. Nadam, relu+sigmoid.ipynb
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06-14. SGD, relu+sigmoid 및 relu+sigmoid+tanh.ipynb
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06-2. Adam, relu, L2-checkpoint.ipynb
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06-2. Adam, relu, L2.ipynb
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06-3. Adam, relu+sigmoid.ipynb
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06-4. Adam, relu+softmax.ipynb
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06-5. Adam, tanh+tanh.ipynb
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06-6. Adam, tanh+relu.ipynb
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06-7. Adam, relu+sigmoid, L2, dropout.ipynb
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06-8. RMSprop, relu+sigmoid.ipynb
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06-9. RMSprop, relu+sigmoid, L2.ipynb
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README.md
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맥주 추천 알고리즘 시각화 분석(수정중).ipynb
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맥주 추천 알고리즘 시각화 분석.ipynb
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Beer-Recommendation-System

2019년 2학기 통계학 세미나 기말 프로젝트 맥주 추천 알고리즘(시스템)

수업 정보

  • 2019년 2학기(2019.09.02-2019.12.21)

분석 프로세스

  1. 데이터 전처리
  2. 머신러닝 - 협업필터링 Collaborative Filtering
    1. 최근접 이웃 기반
      • IBCF
    2. 잠재요인 기반
      • SVD
      • NMF
    3. Surprise 패키지 활용
  3. 딥러닝 - 임베딩 Embedding
    • optimizers: Adam, RMSprop, Adadelta, SGD
    • activation functions: relu, sigmoid, tanh
    • dropout: L2
  4. 분석 결과
    • 모델 성능 평가: rmse
    • 데이터 시각화

생성 파일

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2019년 2학기 통계학세미나 전공 프로젝트 - 맥주추천알고리즘

Topics

python machine-learning deep-learning kaggle collaborative-filtering recommendation-system

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