R 데이터마이닝(데이터 과학을 위한 R 시리즈 5)
『R 데이터마이닝』은 각 분석법들의 목적과 아이디어를 간명하게 제시하고, 각 분석법들 간의 차이와 장단점을 이해함으로써 분석자 스스로가 보다 나은 분석법을 찾아갈 수 있도록 하는 데 주안점을 둔 점이다. 작은 분량 속에 매우 다양한 분석법을 소개하여 완성도를 높이고자 하였다. 각 분석마다 일정 수준까지의 분석 과정을 제시함으로써 해당 분석의 시발점으로 삼을 수 있도록 안내하고 있다.
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출판사 리뷰
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이 책의 특징은 각 분석법들의 목적과 아이디어를 간명하게 제시하고, 각 분석법들 간의 차이와 장단점을 이해함으로써 분석자 스스로가 보다 나은 분석법을 찾아갈 수 있도록 하는 데 주안점을 둔 점이다. 작은 분량 속에 매우 다양한 분석법을 소개하여 완성도를 높이고자 하였다. 각 분석마다 일정 수준까지의 분석 과정을 제시함으로써 해당 분석의 시발점으로 삼을 수 있도록 안내하고 있다.
이 책의 자료분석에 사용된 오픈 소스 R은 데이터 과학을 위한 최고의 도구임에 틀림없다. R이라는 훌륭한 도구의 존재는 이 시리즈를 준비하게 된 또 다른 배경이다. 이제 분석가들은 분석의 목적과 방향 그리고 분석에 사용된 아이디어와 해석에 더 집중할 수 있게 되었다. 나머지는 R에게 맡기면 그만이다. R은 분석뿐만 아니라 데이터의 전처리, 시각화, 다른 도구들과의 연계 등 필요한 많은 일을 대신해 준다.
이 가운데 본서(5권)는 최근 빅데이터 분야에서 핵심적인 내용으로 다루어지는 데이터마이닝과 기계학습 알고리즘을 다루었다. 대학에서 교재로 사용할 경우 학부에서는 1부와 2부를 중심으로 다루면 될 것이다(일부 장은 다변량분석과 중복됨). * 표시된 장(또는 절)은 일독에서 생략하여도 무방하다.
좋은 책을 위해 최선을 다했지만 미흡한 부분이 있을 수 있다. 이 점은 양해를 바라며, 출간 후에라도 수정사항이 있을 경우에는 자유아카데미 홈페이지(www.freeaca.com) 자료실에 제공할 예정이다.
목차
목차
1장 들어가며
1.1 데이터마이닝이란?
1.2 데이터마이닝의 주요 알고리즘 소개
1.3 지도학습과 비지도학습
1.4 이 책의 범위
2장 데이터 전처리와 모형평가
2.1 서론
2.2 데이터 전처리
2.3 모형평가
[2부] 지도학습
3장 로지스틱 회귀
3.1 서론
3.2 로지스틱 회귀
4장 의사결정나무
4.1 서론
4.2 의사결정나무
5장 단순 베이즈 분류
5.1 서론
5.2 단순 베이즈 분류
[2부] 다변량 자료분석 Ⅱ
6장* {caret } 패키지 소개
6.1 서론
6.2 사용 절차: PLS 회귀 예제
6.3 {caret }의 적용 범위(모형)
6.4 {caret }을 이용한 변수선택
7장 k-인접이웃분류
7.1 서론
7.2 k-인접이웃분류
7.3* {caret}을 이용한 k-NN 분석
8장 신경망모형
8.1 서론
8.2 신경망모형
9장 서포트벡터머신
9.1 서론
9.2 기초 개념
9.3 SVM 알고리즘
10장 앙상블 모형
10.1 서론
10.2 배깅
10.3 다른 분석과의 비교
10.4 랜덤포리스트
10.5* {caret}를 이용한 랜덤포리스트
[3부] 비지도학습
11장 연관규칙
11.1 주요 개념
11.2 독립성분분석
11.3 연관규칙 알고리즘
12장 주성분분석
12.1 서론
12.2 주성분분석의 원리
12.3 PCA의 개념과 수리
13장 군집분석 Ⅰ
13.1 서론
13.2 계층적 군집
13.3 k-평균군집
14장* EM 알고리즘
14.1 서론
14.2 EM 알고리즘
14.3 응용: 혼합모형에서의 모수추정
15장 군집분석 Ⅱ
15.1 서론
15.2 혼합분포군집
15.3* 밀도기반군집
[4부] 주요 알고리즘
16장* PageRank 알고리즘
16.1 서론
16.2 기초 개념
16.3 PageRank 알고리즘
17장* 협업필터링
17.1 서론
17.2 협업필터링 방법
17.3 유사성 측도
17.4 사용자-기반 협업필터링
17.5 항목-기반 협업필터링
17.6 메모리-기반과 모형-기반 협업필터링
18장* 유전 알고리즘
18.1 서론
18.2 유전 알고리즘
[5부] 비정형 데이터마이닝
19장 텍스트마이닝
19.1 서론
19.2 워드클라우드: 예제
19.3 텍스트마이닝의 절차 소개
19.4 예제를 통한 텍스트마이닝
19.5 사례 분석: 한국어 자료
20장 감성분석
20.1 서론
20.2* {tidytext } 패키지를 이용한 감성분석
20.3* 문서-단어 행렬과 코퍼스 객체 간의 변환: tidy {tidytext } 함수
20.4 사례분석: 한국어 자료
21장 소셜 네트워크 분석
21.1 서론
21.2 소셜 네트워크 분석: 예제
21.3* 소셜 네트워크 분석
22장 빅데이터란 무엇인가?
22.1 서론
22.2 빅데이터의 생성원천과 특징
22.3 빅데이터 처리과정과 활용 사례
22.4 데이터과학자와 빅데이터 거버넌스
저자
저자
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