데이터마이닝

한양대학교
허선

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주제분류

공학 >산업 >산업공학
강의학기

2014년 2학기

조회수

88,185
평점

2.8/5.0 (6)

강의계획서

빅데이터 분석은 정제되지 않은 막대한 양의 정보를 분석하는 기법이며 특히 데이터마이닝(Data Mining)은 방대하고 복잡한 데이터 내부에 존재하는 유용하고 의미 있는 정보를 이끌어 내는 방법을 연구하는 학문이다. 주로 숫자형태의 일정한 데이터구조로 정형화된 데이터를 분석해 왔으나 최근 들어 비정형 데이터 중에서 웹마이닝과 텍스트마이닝의 중요성이 더욱 부각되고 있다. 본 강의에서는 이러한 빅데이터 분석의 기본적인 기법들을 배우고 현실의 여러 문제들을 풀어보는 실습을 통해 기법들의 활용능력을 습득한다. 구체적으로는 차원축소법, 다중 및 로지스틱 회귀모형, 의사결정나무, k-근접이웃법, 신경망, 베이지안 분류법, 연관규칙 등을 다룬다.

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1강 서론

차시별 강의

1.	1강 서론	1강 서론
	Course Intro	Course Intro
2.	2강 서론	2강 서론
	Introduction	Introduction
3.	3강 서론, 데이터시각화	서론, 데이터시각화
	Overviews of the DM Process	Overviews of the DM Process
4.	4강 분류평가	4강 분류평가
	Visualization	Visualization
5.	5강 예측성능, k-NN	5강 예측성능, k-NN
	Dimension Reduction	Dimension Reduction
6.	R이란? 유사도, k-NN	R이란? 유사도, k-NN
	PCA_Supple	PCA_Supple
7.	결정트리	결정트리
	Performance Evaluation	Performance Evaluation
8.	결정트리, 다중회귀분석	결정트리, 다중회귀분석
	Multiple Linear Regression	Multiple Linear Regression
9.	다중회귀분석	다중회귀분석
	kNN	kNN
10.	로지스틱 회귀분석	로지스틱 회귀분석
	Bayesian Classifier	Bayesian Classifier
11.	변수축소법	변수축소법
12.	주성분분석,신경망분석	주성분분석,신경망분석
13.	신경망분석	신경망분석
14.	신경망분석, 나이브베이즈	신경망분석, 나이브베이즈
15.	나이브베이즈, 판별분석	나이브베이즈, 판별분석
	판별분석, 연관분석	판별분석, 연관분석
	연관분석, 군집분석	연관분석, 군집분석
	군집분석	군집분석
	군집분석, PCA계산	군집분석, PCA계산
	PCA 계산, 베이지안결정이론	PCA 계산, 베이지안결정이론