Machine Learning

강의 일정

1 일차 (3hr) : Introduction / Statistical Learning
2 일차 (3hr) : 회귀분석(linear regression)
3 일차 (3hr) : 분류분석(classification)
4 일차 (3hr) : 의사결정나무(decision tree)
5 일차 (3hr) : 차원축소(dimension reduction)
6 일차 (3hr) : 군집분석(clustering)
7 일차 (3hr) : Support Vector Machines
8 일차 (3hr) : 연관규칙분석(association analysis)
9 일차 (3hr) : 신경망분석
10 일차 (3hr) : 사회네트웍분석

강사: 김진석 교수
강사 Profile: 서울대학교 학사(1992.02, 계산통계학과)
서울대학교 이학석사(1994.02, 통계학과)
서울대학교 이학박사(2003.02, 통계학과)
동국대학교 응용통계학과 부교수(2007.03-현재)

강사: 최호식 교수
강사 Profile: 서울대학교 학사(2000.02, 통계학)
서울대학교 이학박사(2007.02, 통계학)
호서대학교 정보통계학과 전임강사/조교수(2008.03-2014.02)
경기대학교 응용정보통계학과 조교수(2014.03-현재)

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