데이터 분석 프로젝트

• 데이터 분석 프로젝트의 이해

• 데이터 분석 흐름도

• 분석 결과 활용하기


학습 원리 이해하기

• Supervised Learning vs. Unsupervised Learning

• Gradient Descent(경사하강법)

• Model Validation(모델 평가 및 선정)

• Overfitting Issue(모델 과적합)

머신 러닝 알고리즘-1 (Supervised Learning)

• Regression(단일 회귀분석)

• Regression(다중 회귀분석)
 

머신 러닝 알고리즘-2 (Supervised Learning)

• Logistic Regression(로지스틱 회귀분석)

• Decision Tree(의사결정나무)

• Random Forest(랜덤 포레스트)

머신 러닝 알고리즘-3 (Unsupervised Learning)

• K-means Clustering(군집 분석)

• Association Rules(연관 규칙)


※ 세부내용은 일부 조정될 수 있습니다.