
머신러닝 기초부터 탄탄히 정복하기
코코
이론과 실전은 다릅니다. 머신러닝의 기본 개념을 파악하고, 꼭 알아야 할 여러 모델들의 핵심 개념과 이론을 소개합니다. 그리고, 다양한 데이터를 다루어 보면서 실전에 도움되는 여러 기법들과 노하우를 공유합니다.
초급
머신러닝
統計学の基礎概念
機械学習のための統計学の概念
回帰分析
Rによる回帰分析
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この講義では!
統計学の基礎と統計学に基づいて
回帰分析についてお知らせします。
機械学習と人工知能を勉強するために必要な統計学の概念について取り上げ、
機械学習の最も基本的な回帰モデルに統計学的アプローチを取り上げます。
さらに、 R言語を活用した回帰分析まで一緒に進行します。
母集団と標本集団、平均と分散、確率変数と確率分布について話します。
統計学的仮説を設定し、仮説について統計学的データに基づいて検定する方法を学びます。
統計学には多くの仮説検定がありますが、本講義では主に多くの仮説検定について扱います。
回帰分析は、機械学習や人工知能を勉強する方が一番最初に学ぶ分析方法です。
この講義を受講する前に、 Rプログラミングの基礎を固めることとDSとAIの概念講義を先に学習してください!
学習対象は
誰でしょう?
機械学習を初めて勉強している人
統計学少しでも知り始めたい人
前提知識、
必要でしょうか?
高校統計学/数学レベル
8,279
受講生
500
受講レビュー
136
回答
4.4
講座評価
20
講座
학부에서는 통계학을 전공하고 산업공학(인공지능) 박사를 받고 여전히 공부중인 백수입니다.
수상
ㆍ 제6회 빅콘테스트 게임유저이탈 알고리즘 개발 / 엔씨소프트상(2018)
ㆍ 제5회 빅콘테스트 대출 연체자 예측 알고리즘개발 / 한국정보통신진흥협회장상(2017)
ㆍ 2016 날씨 빅데이터 콘테스트/ 기상산업 진흥원장상(2016)
ㆍ 제4회 빅콘테스트 보험사기 예측 알고리즘 개발 / 본선진출(2016)
ㆍ 제3회 빅콘테스트 야구 경기 예측 알고리즘 개발 / 미래창조과학부 장관상(2015)
* blog : https://bluediary8.tistory.com
주로 연구하는 분야는 데이터 사이언스, 강화학습, 딥러닝 입니다.
크롤링과 텍스트마이닝은 현재는 취미로 하고있습니다 :)
크롤링을 이용해서 인기있는 커뮤니티 글만 수집해서 보여주는 마롱이라는 앱을 개발하였고
전국의 맛집리스트와 블로그를 수집해서 맛집 추천 앱도 만들었었죠 :) (시원하게 말아먹..)
지금은 인공지능을 연구하는 박사과정생입니다.
全体
24件 ∙ (5時間 24分)
講座資料(こうぎしりょう):
1. 母集団と標本集団
09:27
2. サンプル平均とサンプル分散
14:38
3. 統計学的資料
07:17
4. 確率変数と確率分布
10:02
5. 期待値と分散
12:59
6. 変数間の関係
23:51
7. 二項分布、均等分布、正規分布
13:02
8. 中心極限定理
09:25
9. T分布とF分布の自由度の概念
11:42
10. 点推定と区間推定
17:25
11. 仮説検定
22:22
12. 回帰分析とは
23:17
13. 回帰係数を推定する方法
08:29
14. R_squared
10:36
15. 単純成形回帰モデルの検定
13:50
16. 多重線形回帰分析
14:47
17. 多重線形回帰モデルの検定
11:39
18. 多重共線性とは
24:55
19. 変数の選択
10:57
20. 回帰分析の診断
14:24
21. 回帰分析の整理
08:03
22. 回帰分析実習(1)
15:53
23. 回帰分析実習(2)
15:21
全体
9件
4.2
9件の受講レビュー
受講レビュー 26
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 3
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 18
∙
平均評価 4.7
受講レビュー 3
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 2
∙
平均評価 5.0
¥5,857
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