작성자: admin 작성일시: 2016-05-01 17:41:43 조회수: 190022 다운로드: 649
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: 시각화

5장: 데이터 전처리

10절: 파이썬을 사용한 문서 프로세싱

11절: 파이썬을 사용한 이미지 프로세싱

12절: 파이썬을 사용한 음성 프로세싱

13절: 파이썬을 사용한 지리정보 프로세싱

2부: 수학

6장: NumPy로 공부하는 선형 대수 기초

14절: 벡터와 행렬

15절: 연립방정식과 역행렬

16절: 선형대수와 해석기하

17절: 고유분해

7장: 파이썬으로 공부하는 미적분과 최적화

18절: SymPy로 공부하는 미분과 적분

19절: 행렬의 미분

20절: SciPy를 이용한 최적화

8장: 확률론 기초

21절: 확률의 정의와 특성

22절: 베이즈 정리

23절: 확률변수와 확률밀도함수

9장: SciPy로 공부하는 확률변수

24절: 파이썬의 확률 분포 기능

25절: 베르누이 분포와 이항 분포

26절: 카테고리 분포와 다항 분포

27절: 정규 분포와 스튜던트 t 분포

28절: 카이제곱 분포와 F 분포

29절: 베타 분포와 감마 분포${}^{\ast}$

30절: 디리클레 분포${}^{\ast}$

10장: 확률변수의 상관 관계

31절: 결합확률과 조건부확률

32절: 독립과 상관관계

33절: 다변수 가우시안 정규 분포

11장: 검정과 추정

34절: 검정과 유의확률

35절: 모수 추정

36절: 베이지안 모수추정${}^{\ast}$

3부: 통계분석

12장: 통계분석 및 머신러닝 패키지

37절: StatsModels 패키지 소개

38절: Scikit-Learn 패키지 소개

13장: 비지도 학습

39절: 주성분 분석

PCA

40절: 클러스터링${}^{\ast}$

14장: StatsModels로 공부하는 회귀분석

41절: 선형회귀분석의 기초

42절: 아웃라이어와 레버리지

43절: 입력변수가 카테고리값인 경우

44절: 예측성능의 진단과 비교

45절: 다항회귀와 과최적화

46절: 교차검증

47절: 정규화와 모형 최적화

15장: 추천 시스템

48절: 추천시스템${}^{\ast}$

16장: StatsModels로 시계열 분석하기

49절: 확률 과정

50절: ARIMA 모형

51절: 모형의 추정 및 진단

52절: 상태 공간 모형과 칼만 필터${}^{\ast}$

4부: 머신러닝

17장: Scikit-Learn을 사용한 머신러닝

53절: 분류의 기초

54절: 로지스틱 회귀분석

55절: QDA와 나이브 베이즈 모형

56절: 의사 결정 나무

57절: 앙상블 방법

58절: 퍼셉트론과 서포트벡터 머신

59절: 커널 서포트 벡터 머신

60절: 모형 최적화

61절: 비대칭 데이터 문제

18장: 신경망 모형

62절: 신경망 모형

63절: Theano 패키지${}^{\ast}$

64절: Tensor-Flow 패키지

65절: Keras 패키지

66절: 신경망 성능 개선

67절: CNN

68절: 확률론적 언어모형${}^{\ast}$

69절: 단어 임베딩과 word2vec${}^{\ast}$

70절: RNN${}^{\ast}$

교재 및 참고 문헌

질문/덧글

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