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새로운 강좌
 
03_머신러닝 기법과 R 프로그래밍(고급Ⅰ)
본 강좌는 머신러닝기법과 R 프로그래밍(고급Ⅰ)로, 데이터 과학(Data Science) 전문인 양성을 위한 과정으로 데이터 마이닝 및 기계학습 기법의 활용과 분석을 학습 목표로 합니다.
수강 신청 기간이 아닙니다.
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  • 한국어
  • 4주
  • 1주/4시간
  • 수료증 발급

[강좌 미리보기]

다중회귀분석 (W9-1)                       서포트벡터머신 (W11-1)                       의사결정나무(W12-1)

R 프로그래밍 고급 과정은 데이터 과학(Data Science) 전문인 양성을 위한 과정으로 데이터 마이닝 및 기계학습 기법의 활용과 분석을 학습 목표로 합니다.

※ 본 강좌 수강 후, 『머신러닝기법과 R 프로그래밍(고급Ⅱ)』 강좌를 수강하시기를 권장합니다.

- 고급(Ⅰ): 데이터마이닝 기초/ k-인접기법과 판별분석/ 서포트 벡터 머신/ 의사결정 나무와 랜덤 포레스트
- 고급(Ⅱ): 군집분석/ 연관규칙/ 주성분 분석과 부분 최소자승법/ 딥러닝과 텍스트마이닝

※ 선수 과목
   - R 프로그래밍 기초 (Ⅰ)/ (Ⅱ) 
     * 특히, Ⅰ-week1 (R의 기초와 기본 스크립트), Ⅰ-week3 (R 데이터 구조 (생성, 추출)), Ⅱ-week6 (데이터 탐색) 강좌는 필수 수강 바랍니다.

 

강좌 목차

주차 주차
1 Ⅸ. 데이터 마이닝 기초 다중 회귀 분석 I
다중 회귀 분석 II
데이터 마이닝과 분류
학습 데이터와 검증 데이터
Week 9 질문 & 피드백
2 Ⅹ. k-인접기법과 판별분석 k-인접기법 (k-nearest neighbor)
k-인접 기법 (k-nearest neighbor)-가중치
판별분석 I
판별분석 II
Week 10 질문 & 피드백
3 Xl. 서포트벡터머신 서포트벡터머신I
서포트벡터머신ll
서포트벡터머신lll
Week 11 질문 & 피드백
4 XII. 의사결정나무와 랜덤 포레스트 의사결정나무 I
의사결정나무 II
랜덤 포레스트
Week 12 질문 & 피드백

교수자

이혜선
포스텍 산업경영공학과 교수

경북대학교 통계학과 박사

코넬대학교 통계학과 석사

서울대학교 소비자학과 학사

경력 : 시카고대학교 경제연구소, 미국국립여론조사연구소, UC샌디에고 의과대학

조교

신용진
포스텍 산업경영공학과
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