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Part 1. 비전공자를 위한 기초 지식(통계, R)____Chapter 1. 기초 통계________1.1 통계 개요____________1.1.1 통계학의 중요 용어와 개념____________1.1.2 통계 자료의 획득 방법________1.2 기초 통계량과 확률____________1.2.1 집중화 경향 대표값____________1.2.2 분산도____________1.2.3 확률 이론________1.3 정규분포와 정규화____________1.3.1 정규분포____________1.3.2 표준화________1.4 가설 검정____________1.4.1 통계적 가설____________1.4.2 가설 검정________연습문제____Chapter 2. R 프로그래밍________2.1 프로그래밍 환경 만들기____________2.1.1 프로그래밍 언어, R____________2.1.2 R 설치하기____________2.1.3 R Studio 설치하기____________2.1.4 R 패키지 설치하기________2.2 변수와 데이터 타입____________2.2.1 변수____________2.2.2 데이터 타입________2.3 데이터 구조____________2.3.1 백터____________2.3.2 매트릭스(행렬)____________2.3.3 데이터프레임____________2.3.4 배열____________2.3.5 리스트________2.4 R 기초 프로그래밍____________2.4.1 연산____________2.4.2 흐름 제어문____________2.4.3 함수____________2.4.4 유용한 함수와 상수________2.5 R을 이용한 데이터 조작 방법____________2.5.1 데이터의 대략적인 특징 파악에 유용한 함수____________2.5.2 외부 파일 읽기____________2.5.3 데이터 추출____________2.5.4 데이터 구조 변경________연습문제Part 2. 데이터 마트와 통계 분석____Chapter 3. 탐색적 데이터 분석 개요________3.1 탐색적 데이터 분석 개요____________3.1.1 데이터 대표값 탐색____________3.1.2 데이터 분산도 탐색____________3.1.3 데이터 분포 탐색____________3.1.4 변수 간 관계 탐색________연습문제____Chapter 4. 데이터 준비(전처리)________4.1 데이터 전처리____________4.1.1 데이터 변환, 처리____________4.1.2 결측값 처리____________4.1.3 이상값 검색____________4.1.4 데이터 정규화________4.2 차원 축소____________4.2.1 차원 축소의 필요성____________4.2.2 주성분분석____________4.2.3 요인분석________4.3 변수 선택____________4.3.1 변수 선택 방법____________4.3.2 상관계수____________4.3.3 카이제곱검정____________4.3.4 0에 가까운 분산________연습문제____Chapter 5. 통계 기반 데이터 분석________5.1 기술 통계와 추론 통계____________5.1.1 기술 통계____________5.1.2 추론 통계________5.2 상관분석____________5.2.1 분석 방법____________5.2.2 상관계수 검정________5.3 선형회귀분석____________5.3.1 단순선형회귀____________5.3.2 다중선형회귀____________5.3.3 모델 진단 그래프____________5.3.4 회귀분석 모델의 체크사항________5.4 시계열분석____________5.4.1 시계열 데이터 개요____________5.4.2 정상성____________5.4.3 비정상 시계열을 정상 시계열로 전환하는 방법____________5.4.4 시계열 모델________5.5 주성분분석____________5.5.1 주성분분석 개요____________5.5.2 주성분분석 과정 설명____________5.5.3 주성분분석 목적____________5.5.4 주성분분석의 예____________5.5.5 주성분분석 해석____________5.5.6 적절한 주성분 개수 선택법________연습문제Part 3. 정형 데이터 마이닝____Chapter 6. 분류분석________6.1 데이터 마이닝____________6.1.1 데이터 마이닝의 개념____________6.1.2 데이터 마이닝의 대표적 기능____________6.1.3 데이터 마이닝 추진 단계____________6.1.4 분류분석의 주요 모델________6.2 의사결정나무____________6.2.1 의사결정나무 모델의 개념____________6.2.2 분류 변수와 분류 기준값의 선택 방법____________6.2.3 의사결정나무의 구조____________6.2.4 의사결정나무 분석 예제(rpart() 함수)____________6.2.5 의사결정나무 분석 예제(ctree() 함수)________6.3 로지스틱 회귀____________6.3.1 로지스틱 회귀 모델의 개념____________6.3.2 로지스틱 회귀 모델 예제(glm() 함수)________6.4 인공신경망____________6.4.1 인공신경망 모델의 개념____________6.4.2 단층신경망____________6.4.3 다층신경망____________6.4.4 피드포워드신경망____________6.4.5 인공신경망 분석 예제(nnet() 함수)____________6.4.6 인공신경망 분석 예제(neuralnet() 함수)________6.5 앙상블____________6.5.1 앙상블 모델의 개념____________6.5.2 배깅과 분석 예제(bagging() 함수)____________6.5.3 부스팅과 분석 예제(adabag::boosting() 함수)____________6.5.4 랜덤 포레스트와 분석 예제(randomForest() 함수)________6.6 서포트 벡터 머신____________6.6.1 서포트 벡터 머신 모델의 개념____________6.6.2 서포트 벡터 머신 분석 예제(ksvm() 함수)____________6.6.3 서포트 벡터 머신 분석 예제(svm() 함수)________6.7 나이브 베이즈____________6.7.1 나이브 베이즈 모델의 개념____________6.7.2 나이브 베이즈 분석 예제(naiveBayes() 함수)________6.8 k-최근접 이웃____________6.8.1 k-최근접 이웃 모델의 개념____________6.8.2 k-최근접 이웃 분석 예제(knn() 함수)____________6.8.1 k-최근접 이웃 분석 예제(kknn() 함수)________연습문제____Chapter 7. 분류분석 모델 평가________7.1 정오분류표____________7.1.1 분류분석 모델 평가를 위한 고려사항____________7.1.2 정오분류표____________7.1.3 신경망, 의사결정나무, 랜덤 포레스트 모델을 비교 평가하는 예제________7.2 ROC 곡선과 AUC____________7.2.1 ROC 곡선과 AUC의 개념____________7.2.2 ROC 곡선과 AUC를 계산하여 모델을 평가하는 예제____________7.2.3 세 가지 분류분석 모델의 평가를 하나의 ROC 곡선으로 비교하는 예제________7.3 이익도표와 향상도 곡선____________7.3.1 이익도표와 향상도 곡선의 개념____________7.3.2 이익도표와 향상도 곡선을 그린 예제________7.4 데이터 추출 방법____________7.4.1 홀드아웃과 홀드아웃 예제____________7.4.2 교차검증과 교차검증 예제____________7.4.3 붓스트랩과 붓스트랩 예제________7.5 클래스 불균형____________7.5.1 클래스 불균형의 개념과 예제____________7.5.2 업샘플링과 예제____________7.5.3 다운샘플링과 예제____________7.5.4 SMOTE와 예제________연습문제____Chapter 8. 군집분석과 연관분석________8.1 군집분석____________8.1.1 계층적 군집분석____________8.1.2 k-평균 군집분석____________8.1.3 혼합분포 군집분석____________8.1.4 SOM 군집분석____________8.1.5 SOM 군집분석 예제________8.2 연관분석____________8.2.1 연관규칙분석________연습문제Part 4. 비정형 데이터 마이닝____Chapter 9. 텍스트 마이닝________9.1 텍스트 마이닝 개요____________9.1.1 텍스트 마이닝의 개념____________9.1.2 텍스트의 위계적 구조____________9.1.3 단어 표현 방법____________9.1.4 텍스트 마이닝의 기능________9.2 텍스트 마이닝 기본 프로세스____________9.2.1 텍스트 수집____________9.2.2 텍스트 전처리________9.3 유사도 거리____________9.3.1 유사도 거리 함수____________9.3.2 유사도 거리를 계산하는 예제________9.4 워드 클라우드____________9.4.1 워드 클라우드________9.5 감성분석____________9.5.1 김성분석________9.6 카운터 기반의 단어 표현____________9.6.1 원-핫 인코딩____________9.6.2 백오브워드____________9.6.3 단어 빈도-역문서 빈도________9.7 워드 임베딩을 위한 단어 표현____________9.7.1 워드투벡터____________9.7.2 글로브________연습문제____Chapter 10. 사회연결망 분석________10.1 사회연결망 개요____________10.1.1 사회연결망 개념____________10.1.2 중심성____________10.1.3 사회연결망 예제(대통령 브리핑 486~488.txt)________연습문제____부록________정답 및 해설________참고문헌________찾아보기
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