데이터과학자6 데이터 리터러시 #1 데이터 과학자의 가설 사고 1장을 읽고 정리해 본 내용이다. 데이터 리터러시를 배우기 위해 기초적인 소양으로 아래 3가지를 언급하고 있다. 데이터를 읽는 힘 데이터를 설명하는 힘 데이터를 다루는 힘 책의 목차를 보면 아래와 같이 이뤄지고 있다. 데이터를 읽고 -> 설명하고 -> 분류하고 -> 규칙을 발견 (insight) -> 예측한다. 데이터 과학자란? 데이터에서 가치를 창출하고, 비즈니스 과제에 답을 찾는 프로세셔널 데이터 과학자는 결국 읽고, 설명하고, 분류하고 그 속에서 Insight 를 찾고 예측하는 모든 능력을 보유해야 한다. 2024. 4. 17. 기계 학습 알고리즘 관련 R패키지 소개 아래 내용은 데이터 과학자 책 P.150에 소개된 내용을 발췌한 내용입니다. 기계 학습 알고리즘 관련 R 패키지 소개 인공 신경망(Artificial Neural Networks) 패키지 nnet 간단한 ANN. 기본 R에 포함되어 있다. RSNNS Stuttgart Neural Network Simulator 를 위한 UI를 제공하기 좋은 패키지. ANN 의 함수를 배우는 데 훌륭한 도구이다. 재귀 분할(Recursive Partitioning) 패키지 rpart "CART" 형의 의사결정 트리에 이상적이다. 기본 R 프로그램에 포함되어 있다. tree 다양한 의사결정 트리를 위한 패키지 Rweka 잘 알려진 WEKA 도구 상자를 위한 인터페이스로 아주 다양한 기계 학습 프로그램을 포함하고 있다. Cu.. 2015. 4. 16. 이전 1 2 다음
