๐ Data 32
- ํ์ด์ฌ ํํ์๋ถ์๊ธฐ '๋ฐ๋ฅธ'์ ํ์ฉํ ํ ์คํธ ๋ถ์ โ (6) ๋ฌธ์ ๋ถ๋ฅ
- ํ์ด์ฌ ํํ์๋ถ์๊ธฐ '๋ฐ๋ฅธ'์ ํ์ฉํ ํ ์คํธ ๋ถ์ โ (5) ํ ํฝ ๋ชจ๋ธ๋ง
- ํ์ด์ฌ ํํ์๋ถ์๊ธฐ '๋ฐ๋ฅธ'์ ํ์ฉํ ํ ์คํธ ๋ถ์ โ (4) ๋ฌธ์ ๊ตฐ์งํ
- ํ์ด์ฌ ํํ์๋ถ์๊ธฐ '๋ฐ๋ฅธ'์ ํ์ฉํ ํ ์คํธ ๋ถ์ โ (3) ์ฐจ๋ณ์ด ๋ถ์
- ํ์ด์ฌ ํํ์๋ถ์๊ธฐ '๋ฐ๋ฅธ'์ ํ์ฉํ ํ ์คํธ ๋ถ์ โ (2) ๋์์ถํ ๋จ์ด & ๋คํธ์ํฌ ์๊ฐํ
- ํ์ด์ฌ ํํ์๋ถ์๊ธฐ '๋ฐ๋ฅธ'์ ํ์ฉํ ํ ์คํธ ๋ถ์ โ (1) ์ดํ ๋น๋ ๋ถ์ & ์๋ ํด๋ผ์ฐ๋ ์๊ฐํ
- ํ์ด์ฌ์ผ๋ก ๊ตฌ์กฐ๋ฐฉ์ ์ ํต๊ณ ๋ถ์ํ๊ธฐ
- ๋ฐ์ดํฐ ๊ณผํ์์ ํํ ์ผ์ด๋๋ ํต๊ณ์ ์ญ์ค Top 3
- ์ถ๊ตฌ์์๋ ํต๊ณ, ๋ฐ์ดํฐ ๋ถ์์ด ์ฃผ๋ชฉ ๋ฐ๊ณ ์๋ค
- ๋จธ์ ๋ฌ๋ ๊ณต๋ถ - Bag-of-Words(BoW) ์ฝ๊ฒ ์ดํดํ๊ธฐ
- ๋จธ์ ๋ฌ๋ ๊ณต๋ถ - ์ํฌํธ ๋ฒกํฐ ๋จธ์ (Support Vector Machine) ์ฝ๊ฒ ์ดํดํ๊ธฐ
- ํ์ด์ฌ์ผ๋ก ํ์์ ์์ธ๋ถ์, ์ ๋ขฐ๋ ๋ถ์ํ๊ธฐ
- ๋จธ์ ๋ฌ๋ ๊ณต๋ถ - K-Means ํด๋ฌ์คํฐ๋ง ์ฝ๊ฒ ์ดํดํ๊ธฐ
- ๋จธ์ ๋ฌ๋ ๊ณต๋ถ - ๋์ด๋ธ ๋ฒ ์ด์ฆ(Naive Bayes)๋ฅผ ํ์ฉํ ๋ฌธ์ ๋ถ๋ฅ ํ์ด์ฌ ์ฝ๋ ์์
- ๋จธ์ ๋ฌ๋ ๊ณต๋ถ - ๋์ด๋ธ ๋ฒ ์ด์ฆ(Naive Bayes)๋ฅผ ํ์ฉํ ๋ฌธ์ ๋ถ๋ฅ ์ฝ๊ฒ ์ดํดํ๊ธฐ
- ๋จธ์ ๋ฌ๋ ๊ณต๋ถ - ๋ฒ ์ด์ฆ ์ ๋ฆฌ (Bayes' Theorem) ์ฝ๊ฒ ์ดํดํ๊ธฐ
- ๋จธ์ ๋ฌ๋ ๊ณต๋ถ - ๋๋ค ํฌ๋ ์คํธ(Random Forest) ์ฝ๊ฒ ์ดํดํ๊ธฐ
- ๋จธ์ ๋ฌ๋ ๊ณต๋ถ - ์์ฌ๊ฒฐ์ ๋๋ฌด(Decision Tree) ์ฝ๊ฒ ์ดํดํ๊ธฐ
- ๋จธ์ ๋ฌ๋ ๊ณต๋ถ - ๋ก์ง์คํฑ ํ๊ท(Logistic Regression) ํ์ด์ฌ ์ฝ๋ ์์
- ๋จธ์ ๋ฌ๋ ๊ณต๋ถ - ๋ก์ง์คํฑ ํ๊ท(Logistic Regression) ์ฝ๊ฒ ์ดํดํ๊ธฐ
- ๋จธ์ ๋ฌ๋ ๊ณต๋ถ - ์ค๋ฒํผํ (Overfitting)์ ๊ฐ๋ ๊ณผ ํด๊ฒฐ ๋ฐฉ๋ฒ
- ๋จธ์ ๋ฌ๋ ๊ณต๋ถ - ๋ถ๋ฅ ๋ชจ๋ธ์ ์ฑ๋ฅ ํ๊ฐ ์งํ (Accuracy, Recall, Precision, F1)
- ๋จธ์ ๋ฌ๋ ๊ณต๋ถ - K-์ต๊ทผ์ ์ด์(K-Nearest Neighbor)์ ํ์ฉํ ํ๊ท ํ์ด์ฌ ์ฝ๋ ์์
- ๋จธ์ ๋ฌ๋ ๊ณต๋ถ - K-์ต๊ทผ์ ์ด์(K-Nearest Neighbor)์ ํ์ฉํ ๋ถ๋ฅ ํ์ด์ฌ ์ฝ๋ ์์
- ๋จธ์ ๋ฌ๋ ๊ณต๋ถ - K-์ต๊ทผ์ ์ด์(K-Nearest Neighbor) ์ฝ๊ฒ ์ดํดํ๊ธฐ
- ๋จธ์ ๋ฌ๋ ๊ณต๋ถ - ์ ๊ทํ(Normalization) ์ฝ๊ฒ ์ดํดํ๊ธฐ
- ๋จธ์ ๋ฌ๋ ๊ณต๋ถ - ๋ค์ค์ ํํ๊ท(Multiple Linear Regression) ํ์ด์ฌ ์ฝ๋ ์์
- ๋จธ์ ๋ฌ๋ ๊ณต๋ถ - ๋ ์ ์ฌ์ด์ ๊ฑฐ๋ฆฌ ๊ณต์(Distance Formula) ์ฝ๊ฒ ์ดํดํ๊ธฐ
- ๋จธ์ ๋ฌ๋ ๊ณต๋ถ - ์ ํํ๊ท(Linear Regression) ํ์ด์ฌ ์ฝ๋ ์์
- ๋จธ์ ๋ฌ๋ ๊ณต๋ถ - ์ ํํ๊ท(Linear Regression) ์ฝ๊ฒ ์ดํดํ๊ธฐ
- ๋จธ์ ๋ฌ๋ ๊ณต๋ถ - ํ์ต์ธํธ, ํ๊ฐ์ธํธ๋ฅผ ๋๋๋ ์ด์ ์ ๋ฐฉ๋ฒ
- ํต๊ณ, SPSS ๋์ ํ์ด์ฌ์ผ๋ก ํด๊ฒฐํ๊ธฐ (T-๊ฒ์ , ANOVA, ์นด์ด์ ๊ณฑ ๋ฑ)