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과정소개

R 프로그래밍 세번째 이야기, 머신러닝!

강의목록

  • 21 강의
  • 09:56:12
  • 1. 강의 안내 및 머신러닝 개요 00:32:37
  • 2. 명목형 데이터와 수치형 데이터 분류 및 특징 설명 00:31:47
  • 3. 데이터 중심경향 - 평균, 중앙값, 최빈수 계산 00:29:42
  • 4. 데이터 분포분석 - 범위, 사분위수, 분산, 표준편차 계산 00:31:17
  • 5. 데이터 분포 시각화 ? 히스토그램과 상자도표 구현 00:28:24
  • 6. 빈도분석 실습작업 00:28:42
  • 7. 교통사건사고 파일 이용한 지역별 교통사고사상자 분석 코딩 및 시각화 00:28:30
  • 8. dplyr 패키지 00:26:39
  • 9. Dplyr 패키지 주요함수 설명 00:29:03
  • 10. Summarise()함수와 aggreagate()함수 설명 00:25:44
  • 11. 데이터 수집 - 트위터 연결하기 00:30:14
  • 12. 데이터 전처리 00:26:39
  • 13. 불필요한 트윗내용 제거하기 00:25:15
  • 14. 트윗에서 분석에 불필요한 트윗태그, 특수문자, url제거방법 00:25:39
  • 15. 워드클라우드 시각화 작업까지 활용 00:26:26
  • 16. tm패키지를 이용한 텍스트마이닝 00:26:58
  • 17. tm패키지에서 텍스트 분석과정 및 해당 관련 함수 설명 및 실습 00:27:36
  • 18. KoNLP 패키지를 통한 형태소 분석 00:25:33
  • 19. 보통명사를 추출 프로그램 실습 00:29:01
  • 20. 연관성 규칙 및 apriori 알고리즘 개략적 설명 00:32:32
  • 21. 문서에서 단어간의 연관성 규칙 생성하여 문서요약하기 00:27:54

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