작성자: admin 작성일시: 2016-05-01 17:41:43 조회수: 101377 다운로드: 319
카테고리: 머신 러닝 태그목록:

데이터 사이언스 스쿨 (파이썬 버전)

들어가며

1장: 데이터 사이언스란

1절: 데이터 사이언스 학습 안내

2절: 데이터 분석이란

1부: 프로그래밍

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: 파이썬을 이용한 데이터 분석

7절: NumPy를 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

2부: 수학

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: SymPy로 공부하는 미분과 적분

18절: 행렬의 미분

19절: SciPy를 이용한 최적화

7장: 확률론 기초

20절: 확률의 정의와 특성

21절: 결합 확률과 조건부 확률

22절: 베이즈 정리

8장: SciPy로 공부하는 확률변수

23절: 난수발생과 카운팅

24절: 분포와 모멘트

25절: 확률변수와 확률밀도함수

26절: SciPy의 확률분석기능

27절: 베르누이 분포와 이항 분포

28절: 정규 분포와 스튜던트 t 분포

29절: 카이제곱 분포와 F 분포

30절: 베타 분포와 감마 분포${}^{\ast}$

31절: 카테고리 분포와 다항 분포

32절: 디리클레 분포${}^{\ast}$

33절: 다변수 가우시안 정규 분포

34절: 결합확률

35절: 독립과 상관관계

36절: 검정과 유의확률

37절: 최대 우도 모수 추정

38절: 베이지안 모수추정${}^{\ast}$

3부: 통계분석

9장: 통계분석 및 머신러닝 패키지

39절: Statsmodels 패키지 소개

40절: Scikit-Learn 패키지 소개

41절: Scikit-Learn의 샘플 데이터

42절: Scikit-Learn의 전처리 기능

10장: Statsmodels로 공부하는 회귀분석

43절: 선형회귀분석의 소개

44절: 아웃라이어와 레버리지

45절: 확률론적 선형회귀모형

46절: 분산분석

47절: 입력변수가 카테고리값인 경우

48절: 예측성능의 진단과 비교

49절: 다항회귀와 과최적화

50절: 교차검증

51절: 정규화와 모형 최적화

52절: 로지스틱 회귀분석

11장: Statsmodels로 시계열 분석하기

53절: 확률 과정

54절: ARIMA 모형

55절: 모형의 추정 및 진단

56절: 추세 추정

57절: 상태 공간 모형${}^{\ast}$

58절: 칼만 필터${}^{\ast}$

59절: 히든 마코프 모형${}^{\ast}$

4부: 머신러닝

12장: Scikit-Learn을 사용한 머신러닝

60절: 분류의 기초

61절: QDA와 나이브 베이즈 모형

62절: 의사 결정 나무

63절: 퍼셉트론과 서포트벡터 머신

64절: 앙상블 방법

65절: 모형 최적화

66절: 주성분 분석

PCA

67절: 클러스터링${}^{\ast}$

68절: 추천시스템${}^{\ast}$

13장: 딥러닝

69절: 커널 서포트 벡터 머신

70절: 신경망 모형

71절: Theano 패키지${}^{\ast}$

72절: Tensor-Flow 패키지

73절: Keras 패키지

74절: 신경망 성능 개선

75절: CNN

CNN

76절: 확률론적 언어모형${}^{\ast}$

77절: 단어 임베딩과 word2vec${}^{\ast}$

78절: RNN${}^{\ast}$

교재 및 참고 문헌

질문/덧글

아직 질문이나 덧글이 없습니다. 첫번째 글을 남겨주세요!