1강 |
R이란 무엇인가 |
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2강 |
R 설치하기 |
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3강 |
데이터관리(1) |
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4강 |
데이터관리(2) |
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5강 |
데이터파일 불러오기 |
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6강 |
머신러닝의 개념 |
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7강 |
머신러닝 프로세스 |
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8강 |
K-최근접 이웃(KNN)의 개념과 원리 |
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9강 |
머신러닝 맛보기 |
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10강 |
데이터 스케일링과 범주특성의 변환 |
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11강 |
데이터 셋 나누기 |
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12강 |
모델 훈련과 세부튜닝 |
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13강 |
모델 평가 |
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14강 |
다중분류 |
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15강 |
로지스틱 회귀분석의 개념과 원리 |
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16강 |
로지스틱 회귀분석 실습 |
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17강 |
서포트 벡터 머신(SVM)의 개념과 원리 |
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18강 |
서포트 벡터 머신 분석실습 |
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19강 |
의사결정나무(Decision Tree)의 개념과 원리 |
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20강 |
의사결정나무 분석실습 |
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21강 |
랜덤 포레스트(Random Forest)의 개념과 원리 |
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22강 |
랜덤 포레스트 분석실습 |
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23강 |
투표기반 앙상블 기법과 분석실습 |
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24강 |
선형회귀분석의 개념과 원리 |
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25강 |
선형회귀분석 실습 |
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26강 |
릿지회귀분석의 개념과 실습 |
 |
27강 |
라소회귀분석의 개념과 실습 |
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28강 |
종합과제: 유방암 진단분류1 |
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29강 |
종합과제: 유방암 진단분류2 |
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30강 |
군집분석의 개념과 원리 |
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31강 |
군집분석 실습 |
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32강 |
DBSCAN의 개념과 원리 |
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33강 |
DBSCAN 분석실습 |
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34강 |
연관규칙분석의 개념과 원리 |
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35강 |
연관규칙분석 실습 |
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36강 |
추천과 협업필터링의 개념과 원리 |
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37강 |
협업필터링 분석실습1 |
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38강 |
협업필터링 분석실습2 |
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