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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
- 예
- 비지도 학습과 K-평균을 넘어서는 과제
고급 주제
- 앙상블 모델
- 혼합 모델
- 부스팅
- 예
다차원 축소
- 요인 분석
- 주요 구성 요소 분석
- 예
Requirements
이 과정은 데이터 과학자 기술 세트(도메인: 분석 기술 및 방법)의 일부입니다.
14 Hours
회원 평가 (1)
The trainer was so knowledgeable and included areas I was interested in.