담당강사 | 김동식 | 강의구성 | 총 11차시 |
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수강기간 | 30일 | 제작연도 | 2022년 |
결제하기 | 증빙서류 | 수료증 | |
교안/예제 |
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강의 목차 | 강의 제목 | 수강 여부 |
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1 | 예측 성능의 평가 [60:14] | |
2 | 분류 모형 평가 [67:44] | |
3 | 향상 차트(Lift Chart) [62:55] | |
4 | 데이터에 맞는 적합한 머신러닝 알고리즘 기법 선정 [35:29] | |
5 | 분류 목적의 머신러닝 기법 적용 [16:34] | |
6 | knn [32:51] | |
7 | 나이브 베이즈(Naive Bayes) 기법 [60:00] | |
8 | 분류 회귀 나무 [52:38] | |
9 | 실전 데이터 분석(전처리) [79:26] | |
10 | 실전 데이터 분석(추정) [49:16] | |
11 | 실전 데이터 분석(일원배치분산분석) [32:11] |