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Python을 활용한 머신러닝

Python을 활용한 머신러닝

강사 소개

김원표/(주)와이즈인컴퍼니 대표

한양대 영문학과 및 한양대 국제학 대학원 졸업

2002년부터 리서치 및 통계분석을 조사·연구하고,
이후 온라인 강의를 시작으로 15년간 통계분석을 강의하고 있으며,
현재는 한양대학교 관광학과 겸임교수로 학생들을 가르치고 있다.

주요 저서로는 [SPSS 동영상 강의:초급편], [SPSS 동영상 강의:고급편], [AMOS를 이용한 구조방정식 모델 분석],
[해외시장조사론], [관광통계학] 등이 있다.


강의 소개

강의보기

순번 강의명 영상시간
1 Python을 활용한 머신러닝 Python 소개 20:00
2 Python을 활용한 머신러닝 Python 설치하기 27:00
3 Python을 활용한 머신러닝 Python 기초 53:00
4 Python을 활용한 머신러닝 Numpy 분석함수 23:00
5 Python을 활용한 머신러닝 Pandas함수와 데이터다루기 44:00
6 Python을 활용한 머신러닝 머신러닝의 개념 45:00
7 Python을 활용한 머신러닝 머신러닝 프로세스 29:00
8 Python을 활용한 머신러닝 K-최근접 이웃(KNN)의 개념과 원리 25:00
9 Python을 활용한 머신러닝 머신러닝 맛보기 102:00
10 Python을 활용한 머신러닝 데이터 스케일링과 범주특성의 변환 58:00
11 Python을 활용한 머신러닝 데이터 셋 나누기 52:00
12 Python을 활용한 머신러닝 모델 훈련과 세부튜닝 48:00
13 Python을 활용한 머신러닝 모델 평가 36:00
14 Python을 활용한 머신러닝 다중분류 36:00
15 Python을 활용한 머신러닝 로지스틱 회귀분석의 개념과 원리 20:00
16 Python을 활용한 머신러닝 로지스틱 회귀분석 실습 44:00
17 Python을 활용한 머신러닝 서포트 벡터 머신(SVM)의 개념과 원리 28:00
18 Python을 활용한 머신러닝 서포트 벡터 머신 분석실습 41:00
19 Python을 활용한 머신러닝 의사결정나무(Decision Tree)의 개념과 원리 20:00
20 Python을 활용한 머신러닝 의사결정나무 분석실습 59:00
21 Python을 활용한 머신러닝 랜덤 포레스트(Random Forest)의 개념과 원리 15:00
22 Python을 활용한 머신러닝 랜덤 포레스트 분석실습 38:00
23 Python을 활용한 머신러닝 투표기반 앙상블 기법과 분석실습 29:00
24 Python을 활용한 머신러닝 선형회귀분석의 개념과 원리 25:00
25 Python을 활용한 머신러닝 선형회귀분석 실습 103:00
26 Python을 활용한 머신러닝 릿지회귀분석의 개념과 실습 24:00
27 Python을 활용한 머신러닝 라소회귀분석의 개념과 실습 10:00
28 Python을 활용한 머신러닝 종합과제: 유방암 진단분류1 51:00
29 Python을 활용한 머신러닝 종합과제: 유방암 진단분류2 24:00
30 Python을 활용한 머신러닝 군집분석의 개념과 원리 33:00
31 Python을 활용한 머신러닝 군집분석 실습 40:00
32 Python을 활용한 머신러닝 DBSCAN의 개념과 원리 18:00
33 Python을 활용한 머신러닝 DBSCAN 분석실습 25:00
34 Python을 활용한 머신러닝 연관규칙분석의 개념과 원리 19:00
35 Python을 활용한 머신러닝 연관규칙분석 실습 26:00
36 Python을 활용한 머신러닝 추천과 협업필터링의 개념과 원리 21:00
37 Python을 활용한 머신러닝 협업필터링 분석실습1 26:00
38 Python을 활용한 머신러닝 협업필터링 분석실습2 24:00