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2020
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머신러닝 기법과 R 프로그래밍 2: ⅩⅤ. 주성분 분석과 부분 최소자승법

POSTECH에서 제공하는 MOOC 중, 머신러닝기법과 R프로그래밍 Ⅱ 과정입니다. ⅩⅤ. 주성분 분석과 부분 최소자승법1. 주성분분석주성분분석(PCA) 주성분분석(Principle Component Analysis) 다변량 분석기법 ‘주성분’이라고 불리는 선형조합으로 표현하는 기법 주성분은 공분산(X^T^X)로부터 eigenvector와 eige

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머신러닝 기법과 R 프로그래밍 2: ⅩⅣ. 연관규칙과 로지스틱회귀분석

POSTECH에서 제공하는 MOOC 중, 머신러닝기법과 R프로그래밍 Ⅱ 과정입니다. ⅩⅣ. 연관규칙과 로지스틱회귀분석1. 연관규칙 분석 Ⅰ연관규칙 연관규칙(Association Rule) 대용량 데이터베이스의 트랜잭션에서 빈번하게 발생하는 패턴을 발견 거래 간의 상호 관련성을 분석 연관규칙 예시 신발을 구매하는 고객의 10%는 양말을 동시에

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머신러닝 기법과 R 프로그래밍 2: ⅩⅢ. 군집분석

POSTECH에서 제공하는 MOOC 중, 머신러닝기법과 R프로그래밍 Ⅱ 과정입니다. ⅩⅢ. 군집분석1. 군집분석과 유사성 척도군집분석 군집분석은 비지도학습(Unsupervised Learning) 주어진 데이터(X 변수들)의 속성으로 군집화 계층형 군집 분석 k-means 유사한 속성을 가진 객체를 군집(cluster)으로 묶는 데이터 마이

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머신러닝 기법과 R 프로그래밍 1: Ⅸ. 데이터 마이닝 기초

POSTECH에서 제공하는 MOOC 중, 머신러닝기법과 R프로그래밍 Ⅰ 과정입니다. Ⅸ. 데이터 마이닝 기초1. 다중 회귀 분석 Ⅰ데이터 마이닝 기법 데이터 마이닝 예측(prediction) 야구선수의 연봉(차기 년도) 주식 변동(t+1 시점) 일기예보(비 올 확률) 수질오염(오염 수치)→ 회귀분석, 선형모형, 비선형모형 분류(classifi

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머신러닝 기법과 R 프로그래밍 1: XI. 서포트벡터머신

POSTECH에서 제공하는 MOOC 중, 머신러닝기법과 R프로그래밍 Ⅰ 과정입니다. XI. 서포트벡터머신1. 서포트벡터머신 ⅠSupport Vector Machine 머신러닝 지도학습 분류모델 kNN모델 SVM(서포트벡터머신) 비지도학습 군집모델 서포트벡터머신 장단점 장점 단점 상대적으로 정확도가 높음 해석상 어려움

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빅데이터 분석과 R 프로그래밍 2: Ⅶ. R을 이용한 통계분석

POSTECH에서 제공하는 MOOC 중, 빅데이터분석과 R프로그래밍 Ⅱ 과정입니다. Ⅶ. R을 이용한 통계분석1. 두 그룹간 평균비교(t-test)단일표본의 평균검정 t.test(변수, mu=검정하고자 하는 평균값) 가설 1: G3(최종성적)의 평균은 10인가? H0(null Hypothesis: 귀무가설): μ = 10123stud<-rea