R을 이용한 머신러닝과 텍스트마이닝
머신러닝 및 텍스트마이닝 입문자에게 가능하면 쉽게 주요 분석기법을 소개하는 것을 목적으로 하고 있다. 이 책은 가능한 수식의 사용 없이 분석기법을 설명하려고 노력하였다. 책에 소개된 분석기법은 모두 데이터분석 및 통계분석 프로그래밍 언어인 R을 이용하여 실습을 통해 확인해볼 수 있도록 하였다. R을 이용하여 단순히 분석기법을 적용하는 방법을 소개하는 데 그치지 않고 출력결과가 담고 있는 의미를 이론적 개념과 연계하여 설명하였다.
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출판사 리뷰
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목차
목차
Chapter 02 나이브베이즈
2.1 분석기법 이해
2.2 사례: 의원 소속정당
Chapter 03 의사결정나무
3.1 분석기법 이해
3.2 사례: 유방암
Chapter 04 랜덤포레스트
4.1 분석기법 이해
4.2 사례: 유방암
Chapter 05 서포트벡터머신
5.1 분석기법 이해
5.2 사례: 꽃 종류
5.3 사례: 배우자 외도
Chapter 06 성능평가
6.1 성능평가 지표
6.2 민감도와 특이도
6.3 ROC곡선
Chapter 07 텍스트마이닝
7.1 텍스트 구조화
코퍼스
타이디-텍스트
문서-용어행렬
7.2 빈도분석
분석기법 이해
사례: 대통령 연설문
7.3 감성분석
분석기법 이해
사례: 트윗
7.4 분류분석
분석기법 이해
사례: 스팸 필터링
7.5 토픽모델링
분석기법 이해
사례: 뉴스 기사
〈부록〉 데이터전처리
A.1 분할-적용-결합
A.2 반복 적용
A.3 형태 변환
저자
저자
- YouTube: https://www.youtube.com/곽기영
- GitHub: https://github.com/kykwahk
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