주제 | 강의주요내용 | 시간 |
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Python 언어 -Python 언어 기초 -외부 데이터 인터페이스 |
기초구문
데이터구조 함수형 언어 기능 데이터베이, Excel, XML interface |
7.5H |
numpy pandas -numpy -matplotlib -pandas |
ndarray
universal functions 시각화 기본기능 pandas 기초기능 시계열데이터 분석 |
7.5H |
통계 및 기계학습 기초 -Python과 통계 -기계학습 기초이론 -Python과 Regression |
entropy 및 information gain 개념
Python을 이용한 의사결정트리 구축 거리 개념과 knn 소개 KNN 적용 사전확률 및 Bayes Theorem Naive Bayes MMH과 Support Vector Python을 이용한 SVM 구현 |
7.5H |
비지지도학습 알고리즘 -군집화 -연관규칙 분석 -추천 (recommendation) -모델성능의 평가와 개선방안 |
군집화 개요
K-means 계층적 군집화 및 DBSCAN 주요 개념 (빈발구매 등) Support와 Confidence 사용자기반 vs. Item 기반 Collaborative Filtering 모델성능 평가 지표 (metric) 모델성능 개선방안 |
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