반응형 BigDATA/R2 분석 기법 통계..수학을 공부해야 데이터과학자가 될 수 있는 것인가..-0-;; 많은 알고리즘과 기법들이 있다. 큰 그림만 소개를 해본다. 자세한 내용은 하나씩 찾아서 학습을 해야 한다. 군집(Clustering) 1. K-평균 군집(K-means clustering) 분류기 1. 나이브 베이지안(Naive Bayesian) - 많은 텍스트 분류 문제에 대해 선호되는 방법 이것을 먼저 시도하고 만약 잘 작동하지 않으면, 좀 더 복잡한 무언가로 시도한다. 2. 의사 결정 나무 분류기 - if-then의 질의, 앙상블 학습 기법(여러 통계 기법들을 조합) - 트럼프 맞추기 예시 1) 의사결정을 위한 일반적인 알고리즘 CART, ID3, C4.5 etc. - CART 지니지수(Gini Index) : 0~0.5 사이의 .. 2013. 11. 14. R을 배워보자~ R은 데이터사이언티스트가 분석을 하기 위한 도구이다. 특히, 시각화를 할 수 있는데(히스토그램 등) 이것은 분석을 돕기 위한 툴일 뿐이고 시각화를 전문적으로 하는 모듈은 아니라는거~! 셋팅 1) 아래에서 먼저 셋팅을 한 뒤 http://cran.nexr.com/ 2) R Studio를 셋팅 하자(UI 제공) http://www.rstudio.com/ide/download/desktop 참고 사이트 : http://madlib.net/ Ctrl+ l => R Studio Console 창 clean ex)> library("rgl", lib.loc="C:/Program Files/R/R-3.0.2/library") > library(rgl) > x = rnorm(10) > y = rnorm(10,2) > .. 2013. 11. 13. 이전 1 다음 반응형
