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Name		Name	Last commit message	Last commit date
0703_parsetree.py		0703_parsetree.py
0704_treebank.py		0704_treebank.py
210430_padding_use_numpy.ipynb		210430_padding_use_numpy.ipynb
210430_seperate_x_y.ipynb		210430_seperate_x_y.ipynb
Bag of Words 예제.ipynb		Bag of Words 예제.ipynb
CNN으로 MNIST 분류하기 1 .ipynb		CNN으로 MNIST 분류하기 1 .ipynb
CNN으로 MNIST 분류하기_ CUDA out of memory뜸.ipynb		CNN으로 MNIST 분류하기_ CUDA out of memory뜸.ipynb
Latent Semantic Analysis LSA 잠재의미분석.ipynb		Latent Semantic Analysis LSA 잠재의미분석.ipynb
Linear_Regression_use_pytorch.ipynb		Linear_Regression_use_pytorch.ipynb
Manually_separation.ipynb		Manually_separation.ipynb
Rstudioday1.R		Rstudioday1.R
XOR 다층퍼셉트론 구현하기.ipynb		XOR 다층퍼셉트론 구현하기.ipynb
day1.ipynb		day1.ipynb
day2.1.ipynb		day2.1.ipynb
how_to_get_dim_shape_use_numpy.ipynb		how_to_get_dim_shape_use_numpy.ipynb
lstm_use_keras0504.ipynb		lstm_use_keras0504.ipynb
need_for_random_seeds.ipynb		need_for_random_seeds.ipynb
pytorch_softmax_costfunction.ipynb		pytorch_softmax_costfunction.ipynb
seperate_x_y.ipynb		seperate_x_y.ipynb
sigmoid_tanh_ReLU_softmax_function.ipynb		sigmoid_tanh_ReLU_softmax_function.ipynb
torch_Various operations.ipynb		torch_Various operations.ipynb
use_nn.linear_nn.Sigmoid		use_nn.linear_nn.Sigmoid
use_sklearn_split_test.ipynb		use_sklearn_split_test.ipynb
y=ax+b_linear_regression_analysis.ipynb		y=ax+b_linear_regression_analysis.ipynb
다층 퍼셉트론 분류기 만들기.ipynb		다층 퍼셉트론 분류기 만들기.ipynb
불용어를 사용하는 방법들 예제.ipynb		불용어를 사용하는 방법들 예제.ipynb
사이킷런을 이용한 DTM과 TF-IDF 실습.ipynb		사이킷런을 이용한 DTM과 TF-IDF 실습.ipynb
소프트맥스 회귀로 MNIST 데이터 분류하기.ipynb		소프트맥스 회귀로 MNIST 데이터 분류하기.ipynb
소프트맥스_회귀_구현하기.ipynb		소프트맥스_회귀_구현하기.ipynb
소프트맥스_회귀클래스로 구현하기.ipynb		소프트맥스_회귀클래스로 구현하기.ipynb
숫자 필기 데이터 소개.ipynb		숫자 필기 데이터 소개.ipynb
유클리드거리_자카드유사도.ipynb		유클리드거리_자카드유사도.ipynb
코사인 유사도.ipynb		코사인 유사도.ipynb
텐서를 사용해서 사인함수에 근사하기.ipynb		텐서를 사용해서 사인함수에 근사하기.ipynb
파이썬으로 TF-IDK 직접 구현하기.ipynb		파이썬으로 TF-IDK 직접 구현하기.ipynb
한글 전처리 패키지_PyKoSpacing.ipynb		한글 전처리 패키지_PyKoSpacing.ipynb
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