R을 이용한 머신러닝과 텍스트마이닝

Chapter 01 머신러닝 개요
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

곽기영 국민대학교 경영대학과 비즈니스IT전문대학원에 재직 중이다. 서울대학교 경영대학을 졸업하였으며 KAIST에서 석사 및 박사 학위를 취득하였다. 한국경영학회, 한국경영정보학회, 한국경영과학회, 한국지식경영학회, 한국지능정보시스템학회, 한국정보시스템학회, 디지털산업정보학회 등으로부터 논문상을 수상하였다. 「R 기초와 활용」, 「R을 이용한 통계데이터분석」, 「R을 이용한 웹스크레이핑과 데이터분석」, 「SPSS를 이용한 통계데이터분석」, 「소셜네트워크분석」 등의 저서를 출간하며, 통계 및 데이터분석 분야에서 활발한 저술 활동을 하고 있다. 삼성SDS에서 정부기관 및 기업을 상대로 정보전략계획, 비즈니스 프로세스 리엔지니어링, e-비즈니스 등과 관련된 프로젝트를 수행하며 IT 컨설턴트로 재직한 경험이 있으며 CISA(Certified Information Systems Auditor), PMP(Project Management Professional), CGEIT(Certified in the Governance of Enterprise IT) 등의 국제자격을 보유하고 있다.

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