작성자: admin 작성일시: 2016-05-01 17:41:43 조회수: 49295 다운로드: 128
카테고리: 머신 러닝 태그목록:

데이터 사이언스 스쿨 (파이썬 버전)

목차

1장: 데이터 사이언스란

1절: 데이터 사이언스 학습 안내

2절: 데이터 분석이란

2장: 데이터 분석 환경

3절: 데이터 분석을 위한 환경

4절: 도커와 리눅스 사용법

3장: 파이썬 프로그래밍 시작하기

5절: 파이썬 설치와 사용법

6절: 파이썬 기초 문법

4장: 파이썬 데이터 분석

7절: NumPy을 사용한 벡터와 행렬연산

8절: Pandas를 사용한 데이터 탐색

9절: Dask를 사용한 빅데이터 탐색

10절: Matplotlib를 사용한 시각화

11절: Seaborn을 사용한 고급 시각화

12절: Konlpy을 사용한 문서처리

5장: NumPy로 공부하는 선형 대수 기초

13절: 벡터와 행렬

14절: 연립방정식과 역행렬

15절: 선형대수와 해석기하

16절: 고유분해와 특이값 분해${}^{\ast}$

6장: 파이썬으로 공부하는 미적분과 최적화

17절: SymPy를 이용한 심볼연산

18절: SciPy를 이용한 과학기술연산

19절: 미분과 적분

20절: 행렬의 미분

21절: 최적화

7장: 확률론 기초

22절: 확률의 정의와 특성

23절: 결합 확률과 조건부 확률

24절: 베이즈 정리

8장: SciPy로 공부하는 확률변수

25절: 난수발생과 카운팅

26절: 분포와 모멘트

27절: 확률변수와 확률밀도함수

28절: SciPy의 확률분석기능

29절: 베르누이 분포와 이항 분포

30절: 정규 분포와 스튜던트 t 분포

31절: 카이제곱 분포와 F 분포

32절: 베타 분포와 감마 분포

33절: 카테고리 분포와 다항 분포

34절: 디리클레 분포

35절: 다변수 가우시안 정규 분포

36절: 결합확률

37절: 독립과 상관관계

9장: 통계분석 및 머신러닝 프로그래밍

38절: Statsmodels 패키지 소개

39절: Scikit-Learn 패키지 소개

40절: Scikit-Learn의 샘플 데이터

41절: Scikit-Learn의 전처리 기능

10장: Statsmodels로 공부하는 회귀분석

42절: 검정과 유의확률

43절: 최대우도 모수추정

44절: 베이지안 모수추정

45절: 선형회귀분석의 소개

46절: 아웃라이어와 레버리지

47절: 확률론적 선형회귀모형

48절: 분산분석

49절: 입력변수가 카테고리값인 경우

50절: 예측성능의 진단과 비교

51절: 다항회귀와 과최적화

52절: 교차검증

53절: 정규화와 모형 최적화

54절: 로지스틱 회귀분석

11장: Scikit-Learn을 사용한 머신러닝

55절: 분류의 기초

56절: 분류 성능을 평가하는 법

57절: QDA와 나이브 베이즈 모형

58절: 의사 결정 나무

59절: 퍼셉트론과 서포트벡터 머신

60절: 앙상블 방법

61절: 모형 최적화

62절: 주성분 분석

PCA

63절: 클러스터링${}^{\ast}$

64절: 추천시스템${}^{\ast}$

12장: 딥러닝

65절: 커널 서포트 벡터 머신

66절: 신경망 모형

67절: Theano 패키지${}^{\ast}$

68절: Tensor-Flow 패키지

69절: Keras 패키지

70절: CNN

CNN

71절: 확률론적 언어모형${}^{\ast}$

72절: 단어 임베딩과 word2vec${}^{\ast}$

73절: RNN${}^{\ast}$

13장: Statsmodels로 시계열 분석하기

74절: 확률 과정

75절: 추세 추정

76절: ARMA 모형

77절: ARIMA 모형

78절: 상태 공간 모형${}^{\ast}$

79절: 칼만 필터${}^{\ast}$

80절: 히든 마코프 모형${}^{\ast}$

교재 및 참고 문헌

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