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R study_list 입니다.
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Index |
contents |
완료여부 |
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1 |
R을 왜 배워야 하는지? |
Y |
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2 |
R 설치 및 R studio 설치 |
Y |
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3 |
R의 자료구조 |
Y |
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4 |
SQL 과 R 과 비교 (연산자) |
Y |
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5 |
SQL 과 R 과 비교 (함수) |
Y |
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6 |
SQL 과 R 과 비교 (그룹함수) |
Y |
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7 |
SQL 과 R 과 비교 (조인) |
Y |
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8 |
SQL 과 R 과 비교 (서브쿼리) |
Y |
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9 |
SHINY해체 |
Y |
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10 |
그래프(원형,막대) |
Y |
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11 |
그래프(산포도, 구글 그래프) |
Y |
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12 |
그래프(사분위수,지도그래프,워드클라우드) |
Y |
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13 |
샤이니에 데이터 테이블 표시하는 방법 |
Y |
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14 |
R을 활용한 머신러닝이란? |
Y |
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15 |
if문 |
Y |
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16 |
loop문 |
Y |
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17 |
knn |
Y |
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18 |
나이브베이즈 |
Y |
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19 |
의사결정트리 |
Y |
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20 |
회귀(단순,다중) |
Y |
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21 |
회귀트리 |
Y |
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22 |
신경망 |
Y |
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23 |
k-means |
Y |
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24 |
연관규칙 |
Y |
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25 |
모델 성능평가 |
Y |
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26 |
모델 성능개선 |
Y |
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27 |
모델성능개선 부스팅, 앙상블, bagging |
Y |
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28 |
랜덤포레스트 |
Y |
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29 |
특화된 머신러닝 주제 |
Y |
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30 |
서포트 벡터 머신 |
Y |
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