R을 이용한 머신러닝: 모델링, Tidymodels, Caret
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출판사 리뷰
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목차
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CHAPTER 1 머신러닝 개요
1.1 머신러닝 정의
1.2 머신러닝과 인공지능/딥러닝
1.3 머신러닝 알고리즘 유형
CHAPTER 2 머신러닝 알고리즘
2.1 지도학습
2.2 비지도학습
CHAPTER 3 모델개발
3.1 모델링 절차
3.2 데이터셋 분할
3.3 표본재추출
3.4 모델평가
3.5 편향과 분산
3.6 하이퍼파라미터튜닝
CHAPTER 4 데이터전처리
4.1 전처리 개요
4.2 변수제거
4.3 결측처리
4.4 변수변환: 연속형 변수
4.5 변수변환: 범주형 변수
4.6 차원축소
4.7 변수생성
4.8 사례
CHAPTER 5 성능평가 지표
5.1 회귀모델
5.2 분류모델
CHAPTER 6 성능평가 방법
6.1 홀드아웃법
6.2 표본재추출법
6.3 사례
CHAPTER 7 통합 모델링 도구
7.1 Tidymodels
7.2 Caret
부록
A. 거리측정
B. 파라미터와 하이퍼파라미터
C. Tidyverse
1.1 머신러닝 정의
1.2 머신러닝과 인공지능/딥러닝
1.3 머신러닝 알고리즘 유형
CHAPTER 2 머신러닝 알고리즘
2.1 지도학습
2.2 비지도학습
CHAPTER 3 모델개발
3.1 모델링 절차
3.2 데이터셋 분할
3.3 표본재추출
3.4 모델평가
3.5 편향과 분산
3.6 하이퍼파라미터튜닝
CHAPTER 4 데이터전처리
4.1 전처리 개요
4.2 변수제거
4.3 결측처리
4.4 변수변환: 연속형 변수
4.5 변수변환: 범주형 변수
4.6 차원축소
4.7 변수생성
4.8 사례
CHAPTER 5 성능평가 지표
5.1 회귀모델
5.2 분류모델
CHAPTER 6 성능평가 방법
6.1 홀드아웃법
6.2 표본재추출법
6.3 사례
CHAPTER 7 통합 모델링 도구
7.1 Tidymodels
7.2 Caret
부록
A. 거리측정
B. 파라미터와 하이퍼파라미터
C. Tidyverse
저자
저자
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