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딥러닝 딥러닝 study_list 입니다. Index contents 완료여부 Intro 딥러닝 소개 Y 1장 이 책을 보기위해 필요한 파이썬 기본문법 Y 2장 퍼셉트론 ( 신경망의 하나의 세포를 컴퓨터로 구현 ) Y 3장 인공 신경망 ( 신경망의 활성화 함수, 3층 신경망 구현 ) Y 4장 인공 신경망을 학습 시킴 ( 손실(오차) 함수, 수치 미분, 경사하강법, 학습 알고리즘 구현) Y 5장 오차 역전파 ( 계산 그래프, 연쇄법칙, 역전파 ) Y 6장 신경망을 학습시키는 여러 기술들 소개 ( 경사하강법의 종류, 배치 정규화, 드롭아웃) Y 7장 CNN ( 합성곱 신경망 ) 사진을 신경망에 입력해서 이 사진이 어떤 사진인지 컴퓨터가 알아맞히게 하는 방법을 구현 Y 8장 딥러닝의 역사 Y
하둡 하둡 study_list 입니다. Index contents 완료여부 1 하둡을 배워야 하는 이유 Y 2 하둡설치 Y 3 하둡 분산 파일 시스템 명령어 Y 4 HIVE Y 5 타조 Y 6 pig Y 7 mongo DB, robo3T Y 8 mySQL Y 9 sqoop으로 오라클과 hive 연동 Y 10 맵리듀스를 java로 수행하기 Y
리눅스 리눅스 study_list 입니다. Index contents 완료여부 1 리눅스가 무엇인지? Y 2 리눅스 기본 명령어[cd, touch, rm, rmdir, alias, cat, redirection, more, head] Y 2-1 리눅스 기본 명령어[wc,grep,awk,sort,uniq,echo,diff,find,tar,ln(link),sed,cp,mv] Y 3 vi 편집기 Y 4 권한관리 Y 5 디스크관리 Y 6 프로세서 관리 Y 7 쉘스크립트 작성법 Y 7-1 쉘스크립트 for문 Y 7-2 쉘스크립트 while 문 Y 7-3 쉘스크립트_csv생성 Y 7-4 쉘스크립트_case문 Y 8 유저 생성 및 관리 Y 9 리눅스 설치 Y 10 번외_쉘스크립트 if문 연산자 Y
파이썬 파이썬 study_list 입니다. Index contents 완료여부 1 파이썬 변수생성, 들여쓰기 Y 2 if, for, while 문 Y 3 None, 정수형, 실수형, 복소수형 Y 4 연산자, TRUE/FALSE Y 5 시퀀스 자료 Y 6 문자열, escape Y 7 리스트, 튜플, dictionary Y 8 함수, 지역/전역변수 Y 9 from/import Y 10 class Y 11 try~except Y 12 %, divmod, max/min Y 13 이진탐색 Y 14 pandas Y 15-1 round, filter, type변환하기 Y 15-2 특정위치 문자열(count, find) Y 16 텍스트 마이닝 Y 17 comprehension Y 18 isalpha, isdigit, 특수문자..
SQL튜닝 SQL 튜닝 study_list 입니다. Index contents 완료여부 1 sql 튜닝이란 무엇이고 왜 배워야 하는가? Y 2 인덱스 튜닝 Y 2-1 인덱스 엑세스 방법 Y 3 조인 튜닝 Y 4 서브쿼리 튜닝 Y 5 파티션 테이블 생성 및 관리 Y 6 병렬 Y 7 기타 튜닝 방법(SQL변경) Y
SQL SQL study_list 입니다. Index contents 완료여부 1 SQL 설치 및 테이블, 컬럼 소개 Y 2 SELECT 문의 산술, 비교, 논리 연산자 Y 3 단일행 함수 Y 4 날짜함수 Y 5 NVL, DECODE Y 6 그룹함수 Y 7 DATA 분석함수(rank, dens_rank, listagg, ntile, lead, lag) Y 8 JOIN Y 9 SUBQUERY Y 10 집합연산자 Y 11 데이터 조작 언어(DML문) Y 11-1 데이터 조작 언어(TCL문) Y 11-2 데이터 조작 언어(DDL문) Y 11-3 데이터 조작 언어(DCL문) Y 11-4 데이터 조작 언어(계층형 질의문) Y 12 제약 Y 13 DATABASE OBJECT(VIEW, SEQUENCE, SYNONYM) Y..
회귀(단순,다중) ■ 6장. 회귀분석 *6장 목차 1. 단순 선형 회귀 분석 이론 2. 단순 선형 회귀 실습1 (타닌 함유량과 애벌레 성장) 3. 단순 선형 회귀 실습2 (우주 왕복선 챌린저호 폭발 원인 분석) 4. 단순 선형 회귀 실습3 (코스피 지수 수익률과 삼성, 현대 자동차 주식 수익률의 상관관계 분석) 5. 다중 선형 회귀 이론 6. 다중 선형 회귀 실습1 (스마트폰 만족에 미치는 영향도 분석) 7. 다중 선형 회귀 실습2 (미국 대학 입학에 가장 영향이 높은 과목 분석) 8. 다중 선형 회귀 실습3 (보험회사의 보험료 선정에 미치는 요소 분석) 9. 다중 선형 회귀 실습4 (날씨와 전력 사용량과의 상관관계) ■ 1. 단순 선형 회귀 분석 이론 *머신러닝의 종류 3가지? 1. 지도학습 분류: knn, niveba..
의사결정트리 ■ 결정트리 의사결정트리 알고리즘은 데이터 사이에 존재하는 패턴을 예측 가능한 규칙들의 조합으로 나타내는 알고리즘입니다. 학습내용 1. 트리와 규칙이 데이터를 관심 있는 세그먼트로 '탐욕스럽게 greedily' 분할하는 방법 2. C5.10, 1R, RIPPER 알고리즘을 포함하는 가장 보편적인 의사결정 트리와 분류 규칙 학습자 3. 위험 은행 대출과 독버섯 실별과 같은 실제 분류 작업을 수행하기 위한 알고리즘 사용 방법 *사용용도 신용평가모델 신청자 거절 기준이 명확히 문서화되고 편향되지 않음 마케팅 연구 경영진 또는 광고 대행사와 공유될 고객 만족이나 고객 이탈과 같은 고객 행동 연구 진단 실험실 측정, 증상, 질병 진행률을 기반으로 하는 질병 진단 예를 들면 질문을 던져서 대상을 좁혀나가는 스무고개..

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