ML 30
- 10장.인과와 상관
- 11장 베이즈 통계
- 8장 통계 모형화
- 10.앙케트 분석을 위한 자연어 처리 테크닉 10
- 9.잠재고객을 파악하기 위한 이미지 인식 테크닉 10
- 8.수치 시뮬레이션으로 소비자의 행동을 예측하는 테크닉 10
- 7.물류 네트워크 최적 설계를 위한 테크닉 10
- 7장.상관과 회귀
- 6장.다양한 가설검정
- 6.물류의 최적경로를 컨설팅하는 테크닉 10
- 5.회원 탈퇴를 예측하는 테크닉 10
- 5장.가설검정
- 4장.추론통계~신뢰구간
- 4.고객의 행동을 예측하는 테크닉 10
- 3.고객의 전체 모습을 파악하는 테크닉 10
- 2.대리점 데이터를 가공하는 테크닉 10
- 1.웹에서 주문 수를 분석하는 테크닉 10
- 6.비지도 학습
- 6장.UA 보고서로 분석해 보기
- 5장.구글 애널리틱스 다루는 법 익히기
- 5.트리 알고리즘
- 4.다양한 분류 알고리즘
- 4장.분석 환경 설정하기
- 3장.구글 애널리틱스의 주요 개념
- 2장.구글 애널리틱스 시작 준비하기
- 1장.구글 애널리틱스 알아보기
- 3.회귀 알고리즘과 모델 규제
- 2.데이터 다루기
- 1.나의 첫 머신러닝
- 10.데이터 탐색과 시각화