데이터분석 36
- 파이썬 형태소분석기 '바른'을 활용한 텍스트 분석 – (6) 문서 분류
- 파이썬 형태소분석기 '바른'을 활용한 텍스트 분석 – (5) 토픽 모델링
- 파이썬 형태소분석기 '바른'을 활용한 텍스트 분석 – (4) 문서 군집화
- 파이썬 형태소분석기 '바른'을 활용한 텍스트 분석 – (3) 차별어 분석
- 파이썬 형태소분석기 '바른'을 활용한 텍스트 분석 – (2) 동시출현 단어 & 네트워크 시각화
- 파이썬 형태소분석기 '바른'을 활용한 텍스트 분석 – (1) 어휘 빈도 분석 & 워드 클라우드 시각화
- 파이썬으로 구조방정식 통계 분석하기
- 파이썬으로 주가 예측하기 (시계열 예측 라이브러리 prophet)
- 파이썬에서 사사오입으로 반올림 처리하기 (엑셀처럼 반올림)
- 파이썬 퀀트 기초 – 단기 투자 지표 계산하기
- 데이터 과학에서 흔히 일어나는 통계적 역설 Top 3
- 음악이 일으키는 인간의 13가지 감정 (데이터 시각화)
- 축구에서도 통계, 데이터 분석이 주목 받고 있다
- 머신러닝 공부 - Bag-of-Words(BoW) 쉽게 이해하기
- 머신러닝 공부 - 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine) 쉽게 이해하기
- 파이썬으로 탐색적 요인분석, 신뢰도 분석하기
- 머신러닝 공부 - K-Means 클러스터링 쉽게 이해하기
- 머신러닝 공부 - 나이브 베이즈(Naive Bayes)를 활용한 문서 분류 파이썬 코드 예시
- 머신러닝 공부 - 나이브 베이즈(Naive Bayes)를 활용한 문서 분류 쉽게 이해하기
- 머신러닝 공부 - 베이즈 정리 (Bayes' Theorem) 쉽게 이해하기
- 머신러닝 공부 - 랜덤 포레스트(Random Forest) 쉽게 이해하기
- 머신러닝 공부 - 의사결정 나무(Decision Tree) 쉽게 이해하기
- 머신러닝 공부 - 로지스틱 회귀(Logistic Regression) 파이썬 코드 예시
- 머신러닝 공부 - 로지스틱 회귀(Logistic Regression) 쉽게 이해하기
- 머신러닝 공부 - 오버피팅(Overfitting)의 개념과 해결 방법
- 머신러닝 공부 - 분류 모델의 성능 평가 지표 (Accuracy, Recall, Precision, F1)
- 머신러닝 공부 - K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbor)을 활용한 회귀 파이썬 코드 예시
- 머신러닝 공부 - K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbor)을 활용한 분류 파이썬 코드 예시
- 머신러닝 공부 - K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbor) 쉽게 이해하기
- 머신러닝 공부 - 정규화(Normalization) 쉽게 이해하기
- 머신러닝 공부 - 다중선형회귀(Multiple Linear Regression) 파이썬 코드 예시
- 머신러닝 공부 - 두 점 사이의 거리 공식(Distance Formula) 쉽게 이해하기
- 머신러닝 공부 - 선형회귀(Linear Regression) 파이썬 코드 예시
- 머신러닝 공부 - 선형회귀(Linear Regression) 쉽게 이해하기
- 머신러닝 공부 - 학습세트, 평가세트를 나누는 이유와 방법
- 통계, SPSS 대신 파이썬으로 해결하기 (T-검정, ANOVA, 카이제곱 등)