뉴칼라 Level2_R 3-2 (22-003차)
POSTECH
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-공지(필독)-
이미 강좌를 수강 중인 수강생 중 도메인이 posco.com 에서 posco-inc.com 또는 다른 도메인으로 변경된 수강생의 경우,
필히 smartlearn-info@postech.ac.kr 로 도메인 수정 신청해 주시기 바랍니다.
도메인 수정 전에는 진도율이 반영되지 않습니다. 수정 완료 후 수강 부탁드립니다.
강좌 소개
R 프로그래밍 고급 과정은 데이터 과학(Data Science) 전문인 양성을 위한 과정으로 데이터 마이닝 및 기계학습 기법의 활용과 분석을 학습 목표로 합니다.
※ R프로그램을 처음 수강하는 분들께 알립니다.
(1) R 프로그램 설치시 컴퓨터이름이(계정) 한글이면 설치 장소를 찾지못해 오류가 발생할 수 있습니다. 영문이름의 계정을 새로 만들어 설치하기 바랍니다.
(2) R과 RStudio를 설치하고, 처음 R프로그래밍을 사용하시는 분들은 R설치자료와 기본 스크립트를 참고하면 됩니다 (교재 탭의 R프로그램설치와기초.pdf).
(3) R사용에 관한 문의 및 안내는 [토론]에 올려주시면 조교가 24시간내로 응답해줄 겁니다. 또한 수강생들간 적극적인 토론(정보 나눔) 환영합니다.
(4) 강의자료는 교재 탭에서 다운받으실 수 있습니다.
강좌 목차
주차 | 주차 | |
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1 | I. 데이터 마이닝 기초 | 다중 회귀 분석 |
데이터 마이닝과 분류 | ||
학습 데이터와 검증 데이터 | ||
Week 1 질문 & 피드백 | ||
2 | II. 서포트벡터머신 | 서포트벡터머신 I |
서포트벡터머신 II | ||
서포트벡터머신 III | ||
Week 2 질문 & 피드백 | ||
3 | III. 의사결정나무와 랜덤 포레스트 | 의사결정나무 I |
의사결정나무 ll | ||
랜덤 포레스트 | ||
Week 3 질문 & 피드백 | ||
4 | IV. 부스팅 기법 | Begging and Boosting |
GBM (Gradient Boosting Machine) | ||
XGBOOST | ||
Week 4 질문 & 피드백 |