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(연구 논문을 위한) R과 파이썬 머신러닝 어프로치

(연구 논문을 위한) R과 파이썬 머신러닝 어프로치 (6회 대출)

자료유형
단행본
개인저자
강병서
서명 / 저자사항
(연구 논문을 위한) R과 파이썬 머신러닝 어프로치 = R and Python for research projects machine learning approach / 강병서 지음
발행사항
서울 :   한경사,   2020  
형태사항
574 p. : 삽화 ; 27 cm
ISBN
9788968442261
일반주기
부록: 머신러닝 자료 원천  
서지주기
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소장정보

No. 소장처 청구기호 등록번호 도서상태 반납예정일 예약 서비스
No. 1 소장처 중앙도서관/제2자료실(3층)/ 청구기호 006.31 2020z21 등록번호 111830951 도서상태 대출중 반납예정일 2021-10-20 예약 예약가능(1명 예약중) R 서비스 M

컨텐츠정보

저자소개

강병서(지은이)

서울대학교 상과대학 경영학과를 졸업하고 사우스캐롤라이나대학교(University of South Carolina)에서 경영학 박사 학위를 취득하였다. 경희대학교 경영대학 교수를 역임하였고, 현재 명예교수로 있다. 최근 청소년과 일반인을 위한 코딩 교육을 하고 있으며 유튜브 분생관 교실을 운영하고 있다.

정보제공 : Aladin

목차

R 세계
1부 R에 들어가기
1장 R 준비하기
2장 자료 유형과 자료구조
3장 제어문과 함수
4정 신뢰구간과 가설검정
5장 분산-공분산행렬

2부 R 지도학습
6장 머신러닝의 이해
7장 회귀분석
8장 로지스틱 회귀분석
9장 판별분석
10장 써포트 벡터 머신(SVM)
11장 k근접이웃(kNN) 분류
12장 의사결정나무

3부 R 비지도학습
13장 계층적 군집분석
14장 비계층적 군집분석
15장 차원축소 알고리즘
16장 연관규칙 분석



파이썬 세계
4부 파이썬에 들어가기
17장 파이썬 준비하기
18장 자료 유형과 자료 구조
19장 제어문
20장 함수와 클래스

5부 파이썬 지도학습
21장 파이썬에서 머신러닝 준비하기
22장 회귀분석
23장 로지스틱 회귀분석
24장 써포트 벡터 머신(SVM)
25장 k근접이웃(kNN)
26장 의사결정나무

6부 파이썬 비지도학습
27장 계층적 군집분석
28장 비계층적 군집분석
29장 차원 축소 알고리즘
30장 연관규칙 분석

관련분야 신착자료

National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine (U.S.) (2020)
Cartwright, Hugh M. (2021)
한국소프트웨어기술인협회. 빅데이터전략연구소 (2021)