머리말
제1장 인공지능, 빅데이터, 기계학습
1. 인공지능, 빅데이터, 기계학습
2. 기계학습 개관
3. 교육 분야 AI 및 빅데이터 연구 현황
제2장 R 기초: R 객체와 데이터프레임
1. RStudio(또는 R 설치 및 playing around
2. R 객체 생성 및 저장
3. 데이터프레임
제3장 R 기초 II: 척도와 기술통계
1. 변수와 척도
2. 기술통계 개관
3. 기술통계 예시
제4장 R 응용 I: 자료병합 및 결측치 대체
1. 자료병합
2. 간단한 결측치 대체
제5장 R 응용 II: 자료 전처리
1. 영근처 분산 변수
2. 중복변수 탐색 및 삭제
3. 더미코딩
4. 케이스 선택
5. 조건에 따라 값 바꾸기
6. 로그 변환
제6장 OLS 회귀모형
1. 개관
2. 통계적 추론
3. OLS 회귀모형
4. R 예시
제7장 로지스틱 회귀모형
1. 주요 개념 및 통계적 모형
2. R 예시
제8장 결측자료 대체
1. 개관
2. 결측 메커니즘
3. 비모수 기법과 모수 기법
4. R 예시
제9장 모형평가
1. 개관
2. CV
3. 모형평가 기준
4. R 예시
5. 예측모형과 조율모수
제10장 의사결정나무모형
1. 주요 개념 및 특징
2. R 예시
제11장 랜덤포레스트
1. 주요 개념 및 특징
2. R 예시
제12장 LASSO
1. 개관
2. 벌점회귀모형
3. R 예시
제13장 Enet과 ridge
1. Enet(Elastic net
2. R 예시
제14장 텍스트마이닝: 키워드 분석
1. 개관
2. 전처리와 형태소 분석
3. 웹크롤링과 키워드 분석
4. R 예시
제15장 텍스트마이닝: 토픽모형
1. 개관
2. LDA
3. R 예시
R, 자료, 표, 그림, 심화 정리
참고문헌
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