[머신러닝, 기계학습 Machine Learning]
개요 & 스케쥴링 (Introduction & Scheduling)
해당 게시판(카테고리)은,
데이터분석 게시판의 하위 게시판 중 하나인 "머신러닝 = 기계 학습 Machine Learning (ML)" 입니다.
-머신러닝에 대한 개념, 이론에 대해 쉽고 간단하게 "이해"시키고 "정리"를 하는 목적입니다.
(옵션으로, 실습 포함)
이에 대한 컨텐츠 목차는 다음과 같습니다. (2020.07.04. 기준 순서 목차)
0. 전반적인 개념과 이해 (Introduction)
1. 회귀분석 (Regression: Linear Regression, Logistic Regression)
2. 변수선택법 (Variable Selection)
3. 군집분석 (Clustering)
4. 주성분분석 (Principal Component Analysis; PCA) & 요인분석 = 인자분석 (Factor Analysis; FA)
5. 의사결정나무 (Decision Tree; DT)
6. 장바구니 분석 (Market Basket Analysis) = 연관 규칙 (Association Rule; AR)
7. 사례기반 추론 (Case Based Reasoning=Memory Based Reasoning; CBR=MBR)
8. 협업 필터링 (Collaborative Filtering; CF)
9. 사회망 분석 = 사회연결망 분석 = 소셜 네트워크 분석 (Social Network Analysis; SNA)
10. 판별분석 (Discriminant Anaylsis, DA)
11. 서포트 벡터 머신 (Support Vector Machine; SVM)
12. 신경회로망 = 인공신경망 (Artificial Neuron Network = Neuron Network; ANN = NN)
13. 앙상블 (Ensemble)
14. 기타
*추가/변경되는 사항은 항상 최신화 기록해두겠습니다.
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