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머신러닝 기법과 R프로그래밍


POSTECH
Enrollment in this course is by invitation only

강좌 소개

R 프로그래밍 고급 과정은 데이터 과학(Data Science) 전문인 양성을 위한 과정으로 데이터 마이닝 및 기계학습 기법의 활용과 분석을 학습 목표로 합니다.

※ 선수 과목
- 데이터분석을 위한 R 프로그래밍 기초
     * 특히, week1 (R의 기초와 기본 스크립트), week3 (R 데이터 구조 (생성, 추출)), week6 (데이터 탐색) 강좌는 필수 수강 바랍니다.


[미리보기]
week 11-1 [서포트벡터머신I]강좌 미리보기 
week 12-1 [의사결정나무 I] 강좌 미리보기  



강좌 목차

주차강의 내용
1Ⅸ. 데이터 마이닝 기초다중 회귀 분석 I
다중 회귀 분석 II
데이터 마이닝과 분류
학습 데이터와 검증 데이터
주차별 질문 관련 공지사항
2Ⅹ. k-인접기법과 판별분석k-인접기법 (k-nearest neighbor)
k-인접 기법 (k-nearest neighbor)-가중치
판별분석 I
판별분석 II
3Xl. 서포트벡터머신서포트벡터머신I
서포트벡터머신ll
서포트벡터머신lll
4XII. 의사결정나무와 랜덤 포레스트의사결정나무 I
의사결정나무 II
랜덤 포레스트
5XIII. 군집분석군집분석과 유사성 척도
계층적 군집분석
비계층적 군집분석
6XIV. 연관규칙과 로지스틱 회귀분석연관규칙 분석 Ⅰ
연관규칙 분석 Ⅱ
로지스틱 회귀분석
7XV. 주성분 분석과 부분 최소자승법주성분분석
주성분 회귀분석
Partial Least Square Regression
8XVI. 딥러닝과 텍스트 마이닝Neural Networks
Convolutional Neural Networks
웹문서 텍스트 마이닝


Instructor

이혜선

포스텍 산업경영공학과 교수

경북대학교 통계학과 박사

코넬대학교 통계학과 석사

서울대학교 소비자학과 학사

경력 : 시카고대학교 경제연구소, 미국국립여론조사연구소, UC샌디에고 의과대학


Staff

김희진

포스텍 산업경영공학과

  1. Course Number

    DSB109
  2. Classes Start

  3. Classes End

  4. Estimated Effort

    02:30
  5. Total Weeks

    8
  6. Total Effort

    20:00