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(연구 논문을 위한) R과 파이썬 머신러닝 어프로치

(연구 논문을 위한) R과 파이썬 머신러닝 어프로치 (Loan 6 times)

Material type
단행본
Personal Author
강병서
Title Statement
(연구 논문을 위한) R과 파이썬 머신러닝 어프로치 = R and Python for research projects machine learning approach / 강병서 지음
Publication, Distribution, etc
서울 :   한경사,   2020  
Physical Medium
574 p. : 삽화 ; 27 cm
ISBN
9788968442261
General Note
부록: 머신러닝 자료 원천  
Bibliography, Etc. Note
참고문헌(p. 568)과 색인수록
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Holdings Information

No. Location Call Number Accession No. Availability Due Date Make a Reservation Service
No. 1 Location Main Library/Monographs(3F)/ Call Number 006.31 2020z21 Accession No. 111830951 Availability In loan Due Date 2021-10-20 Make a Reservation Available for Reserve(1persons reqested this item) R Service M

Contents information

Author Introduction

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.

Information Provided By: : Aladin

Table of Contents

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

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