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단원 | 번호 | 상세 목차 | 수업내용 |
R기본문법 | 1 | R이란 무엇인가? |
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2 | R 설치 및 R studio 설치 | ||
3 | R 의 자료구조 | ||
4 | SQL 과 R 과 비교 (연산자) |
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5 | SQL 과 R 과 비교 (함수) |
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6 | SQL 과 R 과 비교 (그룹함수) |
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7 | SQL 과 R 과 비교 (조인) |
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8 | SQL 과 R 과 비교 (서브쿼리) |
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10 | 막대 그래프 그리기 | ||
11 | 파이 그래프 그리기 | ||
12 | 라인 그래프 그리기 | ||
13 | 사분위수 그래프 그리기 | ||
14 | 히스토그램 그래프 그리기 | ||
15 | R 샤이니 이용해서 User Interface 만들기 | 바로가기1 바로가기2 | |
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1장 기계학습 소개 | 1 | 머신러닝 이란? | |
2 | 머신러닝의 종류 3가지는 ? | ||
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2장 | 1 | R의 자료구조 | |
2 | 데이터의 전반적인 관찰(평균,중앙,최빈,표준편차,분산) | ||
3 | 수치형 데이터 살펴보기(히스토그램, 정규분포) | ||
4 | 범주형 데이터 살펴보기(산포도 그래프) | ||
5 | 변수 사이 관계 살펴보기( CrossTable) | ||
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3장 knn 알고리즘 | 1 | knn 알고리즘 이란? | |
2 | knn 알고리즘의 원리를 코드로 이해 | ||
3 | 유방암 데이터로 knn 알고리즘 실습 | ||
4 | 적절한 k 값을 찾기 위한 시각화 | ||
5 | my_knn 함수를 날 코딩으로 직접 만들기 | ||
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4장 | 1 | 나이브 베이즈 알고리즘이란 ? | 바로가기1 바로가기3 |
2 | 나이브 베이의 원리를 코드로 이해 | ||
3 | 독버섯과 정상버섯을 컴퓨터가 분류할 수 있을까 ? | ||
4 | 선호하는 영화 장르를 컴퓨터가 알아 맞힐수 있을까? | ||
5 | 적절한 laplace 값을 알아내기 위한 시각화 | ||
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5장 의사결정트리 | 1 | 의사결정트리란 ? | |
2 | 엔트로피와 정보획득량 | ||
3 | 화장품을 구매할것으로 예상되는 고객은? | ||
4 | 은행 대출 채무를 불이행할 것 같은 고객이 누구인가 ? | ||
5 | 파생변수 생성의 중요성 | ||
6 | 의사결정트리 자동화 스크립트 구현 | ||
7 | 적절한 trials 값을 알아내기 위한 시각화 | ||
8 | 규칙 기반 알고리즘이란 ? | ||
9 | oneR 알고리즘으로 독버섯 분류 실습 | ||
10 | Jriper 알고리즘으로 독버섯 분류 실습 | ||
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6장 회귀분석 | 1 | 단순 선형 회귀 분석 이론 | |
2 | 탄닌 함유량과 애벌래 성장간의 관계 | ||
3 | 우주 왕복선 챌린저호 폭발 원인 분석 | ||
4 | 코스피 지수 수익율과 삼성, 현대 주식 수익율 상관관계 | ||
5 | 다중 선형 회귀 이론 | ||
6 | 스마트폰 만족에 미치는 영향도 분석 | ||
7 | 미국 대학 입학에 가장 영향이 높은 과목 분석 | ||
8 | 보험회사의 보험료 산정에 미치는 요소 분석 | ||
9 | 회귀 트리로 와인 품질 측정 분류기 생성 하는 방법 | ||
10 | 모델 트리로 와인 품질 측정 분류기 생성하는 방법 | ||
11 | 모델 트리로 보스톤 지역의 집값 예측하는 모델 생성 | ||
12 | 오라클에서 바로 SQL로 회귀 분석 구현하는 방법 | ||
13 | R 마크다운 사용하여 분석 보고서 만들기 | ||
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7장 신경망 | 1 | 신경망이란 ? | |
2 | 퍼셉트론 | ||
3 | 활성화 함수 소개 |
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4 | 콘크리트 강도를 예측하는 신경망 모델 생성 | ||
5 | 와인의 품질을 분류하는 신경망 모델 생성 | ||
6 | 보스톤의 집값을 예측하는 신경망 모델 생성 | ||
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8장 연관규칙 | 1 | 쿠팡의 사례 |
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2 | Apriori 알고리즘 이란 ? |
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3 | 맥주와 기저귀 사례 테스트 | ||
4 | 보습학원이 있는 건물에 가장 많이 있는 매장 업종은 ? | ||
5 | 영화 라라랜드의 긍정적 평가와 부정적 평가의 연관분석 |
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9장 k-means | 1 | k-means 이론 | ||
2 | k-means 기본 실습 | |||
3 | 영어, 수학 점수로 학생 분류 | |||
4 | 동물 데이터를 k-means 로 분류 |
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10장 성능평가 | 1 | 혼동행렬을 사용한 성능척도 |
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2 | 카파통계량 |
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3 | 민감도와 특이도 | ||
4 | 정밀도와 재현율 | ||
5 | 성능 트레이드 오프 시각화(Roc 곡선) |
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11장 성능 개선 | 1 | 정확도를 올리기 위한 방법에 대한 질문 3가지 | ||
2 | caret 패키지를 이용한 모델 파라미터 자동 튜닝 | |||
3 | 앙상블 기법 - bagging | |||
4 | 앙상블 기법 - boosting |
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7장 서포트 백터머신 | 1 | 벡터와 벡터의 내적 | ||
2 | 최소비용 지점을 찾는 해석적 방법과 수치적 방법 | |||
3 | 서포트 벡터 머신 이론 | |||
4 | 한국인 신체지수 데이터로 비만인지를 예측하는 모델 생성 |
R수업책 :
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