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 목차 |
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| 제1장 데이터 마이닝이란
1.1 데이터 마이닝의 개념 및 사례
1.2 R을 이용한 실습
제2장 회귀모형
2.1 선형회귀모형
2.2 로지스틱회귀모형
2.3 범주형 입력변수 처리
2.4 모형구축을 위한 변수선택
2.5 R을 이용한 실습
제3장 의사결정나무
3.1 의사결정나무란
3.2 분류의사결정나무의 분할방법
3.3 분류의사결정나무의 크기 선택
3.4 회귀의사결정나무의 분할방법
3.5 R을 이용한 실습
제4장 앙상블모형
4.1 앙상블모형이란
4.2 앙상블모형의 종류
4.3 R을 이용한 실습
제5장 신경망모형
5.1 신경망모형이란
5.2 신경망의 등장
5.3 신경망의 구성 및 종류
5.4 신경망을 이용한 훈련
5.5 신경망모형의 장단점
5.6 딥러닝
5.7 R을 이용한 실습
제6장 모형비교평가
6.1 평가모형
6.2 평가측도
6.3 데이터 분할에 의한 타당도 평가
6.4 R을 이용한 실습
제7장 군집분석
7.1 군집분석이란
7.2 비유사성 측도
7.3 계층적 군집분석
7.4 비계층적 군집분석
7.5 군집분석의 장점과 단점
7.6 R을 이용한 실습
제8장 연관성분석
8.1 연관성분석이란
8.2 연관성분석의 종류
8.3 연관성분석의 절차
8.4 연관성분석의 장단점
8.5 R을 이용한 실습
참고문헌 |
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저자
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김현중
미국 University of Tennessee 통계학과 조교수로 일했었고, 현재 연세대학교 상경대학 응용통계학과 교수로 재직중이다. 연세대학교 상경대학 응용통계학과(경제학사), 연세대학교 대학원 응용통계학과(경제학석사), 미국 University of Wisconsin-Madison 통계학과(통계학박사)를 졸업했다.
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장영재
서울대학교 자연과학대학 계산통계학과(이학사), 미국 University of Wisconsin-Madison 통계학과(이학석사, 통계학박사), 한국은행 경제통계국 조사국 차장, 현재한국방송통신대학교 자연과학대학 통계·데이터과학과 교수
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R컴퓨팅(1학기, 워크북포함) | 장영재 | 한국방송통신대학교출판문화원
통계학개론(1학기) | 장영재 | 한국방송통신대학교출판문화원
예측방법론(1학기, 워크북포함) | 장영재 | 한국방송통신대학교출판문화원
대학수학의이해 | 장영재 | 한국복지재단
비정형데이터분석 | 장영재 | 한국인사사무관리연구원
생활과통계(2학기, 워크북포함) | 장영재 | 한국방송통신대학교출판문화원
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조형준
고려대학교 정경대학 통계학과(경제학사), 고려대학교 대학원 통계학과(이학석사), 미국 University of Wisconsin-Madison 통계학과(통계학박사). 미국 University of Virginia 생물통계학과 조교수를 역임했다. 현재 고려대학교 정경대학 통계학과 교수다.
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