빅데이터 분석과 기계학습(AI시대)

머리말



제1장 인공지능, 빅데이터, 기계학습

1. 인공지능, 빅데이터, 기계학습

2. 기계학습 개관

3. 교육 분야 AI 및 빅데이터 연구 현황



제2장 R 기초: R 객체와 데이터프레임

1. RStudio(또는 R) 설치 및 playing around

2. R 객체 생성 및 저장

3. 데이터프레임



제3장 R 기초 II: 척도와 기술통계

1. 변수와 척도

2. 기술통계 개관

3. 기술통계 예시



제4장 R 응용 I: 자료병합 및 결측치 대체

1. 자료병합

2. 간단한 결측치 대체



제5장 R 응용 II: 자료 전처리

1. 영근처 분산 변수

2. 중복변수 탐색 및 삭제

3. 더미코딩

4. 케이스 선택

5. 조건에 따라 값 바꾸기

6. 로그 변환



제6장 OLS 회귀모형

1. 개관

2. 통계적 추론

3. OLS 회귀모형

4. R 예시



제7장 로지스틱 회귀모형

1. 주요 개념 및 통계적 모형

2. R 예시



제8장 결측자료 대체

1. 개관

2. 결측 메커니즘

3. 비모수 기법과 모수 기법

4. R 예시



제9장 모형평가

1. 개관

2. CV

3. 모형평가 기준

4. R 예시

5. 예측모형과 조율모수



제10장 의사결정나무모형

1. 주요 개념 및 특징

2. R 예시



제11장 랜덤포레스트

1. 주요 개념 및 특징

2. R 예시



제12장 LASSO

1. 개관

2. 벌점회귀모형

3. R 예시



제13장 Enet과 ridge

1. Enet(Elastic net)

2. R 예시



제14장 텍스트마이닝: 키워드 분석

1. 개관

2. 전처리와 형태소 분석

3. 웹크롤링과 키워드 분석

4. R 예시



제15장 텍스트마이닝: 토픽모형

1. 개관

2. LDA

3. R 예시



R, 자료, 표, 그림, 심화 정리

참고문헌

찾아보기

유진은