통계 계산과 그래픽에 특화된 언어인 R을 사용해 머신 러닝을 배우는데 필요한 여러 통계적 기법을 실제 사례에 적용하며 설명한다. 복잡한 수식이나 전문 프로그래밍 기법을 사용하지 않으면서, 선형 회귀에서부터 분류 문제나 딥러닝, 추천 시스템, 군집화, 시계열 분석, 텍스트 마이닝까지 머신 러닝의 거의 전 영역에 대해 실제 ...
환경자료 분석과 가시화를 위한 R 프로그래밍 개론서! 이 책은 R의 기초 이론 및 통계 처리 방법 등을 설명한 개론서이다. 그동안 환경자료를 대상으로 분석하는 책이 없어 관련 학과 학생들뿐만 아니라 환경 분야 종사자 역시 R 프로그램을 쉽게 사용할 수 없었다. 이에 환경부에서 제공하는 환경자료를 직접 입력 자료로 활용하여...
본 교재는 모든 학문분야에 이용되는 빅데이터에 대한 개괄적 이해를 주로 다뤘으며, 빅데이터 분석도구인 R을 활용하여 실제 데이터를 분석하였다. 교재를 통해 빅데이터의 기초과정 및 비전공자들이 빅데이터 분석 프로그램 언어를 이용하여 각자의 전공분야에 실제 데이터의 기초, 자료입력, 처리, 해석 및 시각화 과정까지 학습하도록...
Regression analysis is a statistical process which enables prediction of relationships between variables. The predictions are based on the casual effect of one variable upon anothe...
통계계산에서 중요한 두 가지 과제는 적분(integration)과 최적화(optimization) 문제이다. 통계계산에서 적분과 최적화 문제를 다루는 데는 몬테칼로 접근과 수치적 접근이 있다. 지금까지 수치해석의 여러 가지 방법에 기초한 수치적 접근이 통계계산의 주된 내용이 되었으나, 통계계산의 최신 동향은 적분과 최적화...
지난 10년간의 강의 경험에 따르면 인문학도 및 인문학자에게 R학습이 어려운 이유는 대체로 프로그래밍 언어로서 R의 기본 원리에 대한 학습 부족과 더불어 실제 예제 코드와 R의 기본 원리 사이의 관련성에 대한 이해와 학습을 간과한 측면이 크다고 할 수 있다. 이러한 점을 고려하여 이 책의 1장에서부터 4장까지는 R의 기본...
통계와 머신 러닝의 관계에 대해 기초적인 개념을 정립할 수 있도록 돕는다. 또한 지도학습, 비지도학습, 강화학습에 이르기까지 머신 러닝에서 주로 사용되는 대부분의 기법에 대해 파이썬과 R 예제를 제공한다. 책의 초반에 통계와 머신 러닝의 전반적인 관계에 대해 설명한 다음, 지도학습, 비지도학습, 강화학습 순으로 각각의 기...
