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| 245 | 2 0 | ▼a (AI 시대의) 빅데이터 분석과 기계학습 / ▼d 유진은 저 |
| 246 | 1 1 | ▼a AI, big data analysis, and machine learning |
| 260 | ▼a 서울 : ▼b 학지사, ▼c 2021 | |
| 300 | ▼a 342 p. : ▼b 삽화, 도표 ; ▼c 26 cm | |
| 504 | ▼a 참고문헌(p. 334-339)과 색인수록 | |
| 945 | ▼a KLPA |
Holdings Information
| No. | Location | Call Number | Accession No. | Availability | Due Date | Make a Reservation | Service |
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| No. 1 | Location Main Library/Monographs(3F)/ | Call Number 006.312 2021z8 | Accession No. 111854240 | Availability In loan | Due Date 2022-01-24 | Make a Reservation Available for Reserve(1persons reqested this item) | Service |
Contents information
Author Introduction
유진은(지은이)
서울대학교 사범대학 교육학과 졸업 미국 Purdue University 교육심리 석사(M. S.) 미국 Purdue University 응용통계 석사(M. S.) 미국 Purdue University 측정평가 연구방법론 박사(Ph. D.) 미국 Pearson, Inc. Psychometrician 한국 교육과정평가원 부연구위원 현 한국교원대학교 제1대학 교육학과 교수
Table of Contents
머리말 제1장 인공지능, 빅데이터, 기계학습 1. 인공지능, 빅데이터, 기계학습 2. 기계학습 개관 3. 교육 분야 AI 및 빅데이터 연구 현황 제2장 R 기초: R 객체와 데이터프레임 1. RStudio(또는 R) 설치 및 playing around 2. R 객체 생성 및 저장 3. 데이터프레임 제3장 R 기초 II: 척도와 기술통계 1. 변수와 척도 2. 기술통계 개관 3. 기술통계 예시 제4장 R 응용 I: 자료병합 및 결측치 대체 1. 자료병합 2. 간단한 결측치 대체 제5장 R 응용 II: 자료 전처리 1. 영근처 분산 변수 2. 중복변수 탐색 및 삭제 3. 더미코딩 4. 케이스 선택 5. 조건에 따라 값 바꾸기 6. 로그 변환 제6장 OLS 회귀모형 1. 개관 2. 통계적 추론 3. OLS 회귀모형 4. R 예시 제7장 로지스틱 회귀모형 1. 주요 개념 및 통계적 모형 2. R 예시 제8장 결측자료 대체 1. 개관 2. 결측 메커니즘 3. 비모수 기법과 모수 기법 4. R 예시 제9장 모형평가 1. 개관 2. CV 3. 모형평가 기준 4. R 예시 5. 예측모형과 조율모수 제10장 의사결정나무모형 1. 주요 개념 및 특징 2. R 예시 제11장 랜덤포레스트 1. 주요 개념 및 특징 2. R 예시 제12장 LASSO 1. 개관 2. 벌점회귀모형 3. R 예시 제13장 Enet과 ridge 1. Enet(Elastic net) 2. R 예시 제14장 텍스트마이닝: 키워드 분석 1. 개관 2. 전처리와 형태소 분석 3. 웹크롤링과 키워드 분석 4. R 예시 제15장 텍스트마이닝: 토픽모형 1. 개관 2. LDA 3. R 예시 R, 자료, 표, 그림, 심화 정리 참고문헌 찾아보기