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Course Outline
응용개론 Machine Learning
- 통계 학습 vs. 머신 러닝 반복 및 평가 편향-분산 균형
회귀
- 선형 회귀 일반화 및 비선형성 연습
분류
- 베이지안 재교육 Naive Bayes 로지스틱 회귀 K-최근접 이웃 연습
교차 검증 및 리샘플링
- 교차 검증 접근 방식 Bootstrap 연습
비지도 학습
- K-평균 클러스터링 예 비지도 학습 및 K-평균 이상의 과제
Requirements
R 프로그래밍 언어에 대한 지식. 통계 및 선형 대수학에 대한 기본적인 지식을 갖추는 것이 좋습니다.
14 Hours