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예측 및 분류를 위한 데이터 애널리틱스 기법
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Week 1. 강좌개요 및 단순회귀모형
1-1. 회귀분석, 단순회귀모형, 모형의 추정
1-1. 회귀분석, 단순회귀모형, 모형의 추정
시청
1-2. 회귀계수 추정량의 분포, 모형의 검정
1-2. 회귀계수 추정량의 분포, 모형의 검정
시청
1-3. 회귀모형의 진단, 반응치의 예측
1-3. 회귀모형의 진단, 반응치의 예측
시청
Week 2. 다중회귀 모형 이론
2-1. 다중회귀모형 및 모형의 추정
2-1. 다중회귀모형 및 모형의 추정
시청
2-2. 회귀계수 추정량의 분포 및 모형의 검정
2-2. 회귀계수 추정량의 분포 및 모형의 검정
시청
2-3. 단계적 회귀분석 및 다중공선성
2-3. 단계적 회귀분석 및 다중공선성
시청
2-4. 반응치의 예측 및 변수 변환
2-4. 반응치의 예측 및 변수 변환
시청
Week 3. 시계열 분석 기법
3-1. 평활화 모형 및 예측 성능 척도
3-1. 평활화 모형 및 예측 성능 척도
시청
3-2. 안정적 ARMA 모형, ARMA 모형의 식별과 추정
3-2. 안정적 ARMA 모형, ARMA 모형의 식별과 추정
시청
3-3. 비안정적 시계열 및 시계열 예측
3-3. 비안정적 시계열 및 시계열 예측
시청
Week 4. 로지스틱 회귀모형 이론
4-1. 분류 문제, k-인접객체법, 분류성능
4-1. 분류 문제, k-인접객체법, 분류성능
시청
4-2. 이분 로지스틱 회귀분석
4-2. 이분 로지스틱 회귀모형
시청
4-3. 명목 및 서열 로지스틱 회귀모형
4-3. 명목 및 서열 로지스틱 회귀모형
시청
Week 5. 판별분석 이론 및 알고리즘
5-1. 피셔 분류방법
5-1. 피셔 분류방법
시청
5-2. 선형판별분석에 의한 분류규칙
5-2. 선형판별분석에 의한 분류규칙
시청
5-3. 오분류비용 고려 및 이차판별분석
5-3. 오분류비용 고려 및 이차판별분석
시청
Week 6. 트리기반 분류기법 이론
6-1. 트리 기법 개요
6-1. 트리 기법 개요
시청
6-2. 트리의 형성
6-2. 트리의 형성
시청
6-3. 가지치기 및 최적트리
6-3. 가지치기 및 최적트리
시청
Week 7. 서포트벡터머신 이론 및 알고리즘
7-1. 선형 SVM - 분리가능 경우
7-1. 선형 SVM - 분리가능 경우
시청
7-2. 선형 SVM - 분리 불가능 경우
7-2. 선형 SVM - 분리 불가능 경우
시청
7-3. 비선형 SVM
7-3. 비선형 SVM
시청