Course Outline

데이터 마이닝 소개 및 Machine Learning

  • 통계 학습과 기계 학습
  • 반복 및 평가
  • 편향-분산 절충

회귀

  • 선형 회귀
  • 일반화 및 비선형성
  • 수업 과정

분류

  • 베이지안 복습
  • 나이브 베이즈
  • 판별 분석
  • 로지스틱 회귀
  • K-최근접이웃
  • 서포트 벡터 머신
  • 신경망
  • 의사결정 트리
  • 수업 과정

교차 검증 및 리샘플링

  • 교차 검증 접근 방식
  • Bootstrap
  • 수업 과정

비지도 학습

  • K-평균 클러스터링
  • 비지도 학습과 K-평균을 넘어서는 과제

고급 주제

  • 앙상블 모델
  • 혼합 모델
  • 부스팅

다차원 축소

  • 요인 분석
  • 주요 구성 요소 분석

Requirements

이 과정은 데이터 과학자 기술 세트(도메인: 분석 기술 및 방법)의 일부입니다.

  14 Hours

Number of participants



Price per participant

회원 평가 (1)

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