본 코드는 2016년 가천대학교 산업경영공학과 TeamLab에서 운영한 데이터마이닝 여름학교에 활용한 자료들입니다. 강의 영상과 자료들은 순차적으로 업데이트 됩니다
- Course textbooks
- 밑바닥부터 시작하는 데이터 과학 a.k.a. "scratch" (조엘 그루스, 2016)
- 데이터 과학 입문 a.k.a. "DDS" (레이철 슈트 | 캐시 오닐, 2014)
- Course repository
- 강의자료 on Docs.com
- 강의영상 on Youtube
- 코드 on Github - Here :)
- 입문 수준의 통계학
- 세상에서 가장 쉬운 통계학 (고지마 히로유키, 2009)
- 고교 이과 수준의 선형대수학
- Linear Algebra (Khan Academy)
- 선형대수학 (한양대 이상화 교수, 2013) - Advance Course
- 리눅스 설치 (14.04+) 및 활용
- Linux - Ubuntu 14.04 설치하기
- 우분투-1604-설치과정-VMware-12-pro
- Reference - 세상에서 가장 쉬운 리눅스 (웨일 소잉카, 2014)
- Reference - 리눅스 활용 기초
- 기초 파이썬
- Gachon CS50 - Data structure: Dict type (최성철, 2016)
- Gachon CS50 - Pythonic code (Gachon CS50 최성철, 2016)
- Scratch - ch.2, ch.3, Ch.9, Ch.10
- Git
- [Pro Git] (http://www.yes24.com/24/goods/24841824?scode=032&OzSrank=1) (스캇 샤콘 | 벤 스트라웁, 2016)
- Git 강의 (생활코딩, 2014)
- 데이터 과학 시작하기
- Data science ecosystem for python
- 파이썬으로 수식 다루기
- 선형 회귀 (Linear Regression)
- Lecture: 상관분석 - 강의자료
- 참고 1 - 상관계수 구하는 법 (나부랭이의 수학블로그, 2015)
- Lecture: 선형 회귀 모델 개요 - 강의자료
- 참고 1 - 프로그래머를 위한 미분 강의 (홍정모, 2016)
- Lab : 상관분석 - 강의자료
- Lab : 선형회귀 모델 - 강의자료
- Lecture: 경사하강법 (Gradient Descent) - 강의자료
- Lecture: 선형회귀를 위한 경사하강법 - 강의자료
- Lab: 선형회귀 경사하강법 구현 - 강의자료
- Lecture: Cost Fucntion Graph
- Lecture: PyData Package: Tensorflow vs Scikit-learn - 강의자료
- Lab: Linear Regression Tensorflow - 강의자료
- 참고 1 :Linear Regression의 Hypothesis 와 cost 설명 (김성훈, 2016)
- 참고 2 :Tensorflow로 간단한 Linear Regression을 구현 (김성훈, 2016)
- 참고 3 :Linear Regression의 cost 최소화 알고리즘의 원리 설명 (김성훈, 2016)
- Assignment: Tensorflow로 Linear Regression 구현하기
- Lab: Linear Regression Scikit-learn - 강의자료
- Lecture: 다중 선형회귀 개요 - 강의자료
- Lecture: 다중 선형회귀 구현(w/Gradient Descent) - 강의자료
- Lab: 다중 선형 회귀 구현(w/Gradient Descent) - 강의자료
- Lecture: 데이터 정규화
- Lab: 다중 선형회귀 모델 Tenrsorflow & Scikit-learn 구현
- 참고 1 :Multi-variable linear regression (김성훈, 2016)
- 참고 2 :Multi-variable linear regression을 TensorFlow에서 구현하기 (김성훈, 2016)
- Lecture: 상관분석 - 강의자료
- 로지스틱 회귀 (Logistic regression)
- Lecture: 분류 문제 개요 (Classification Problem Overview) - 강의자료
- Lecture: 로지스틱 회귀 개요 (Logistic Regression Overview) - 강의자료
- Lab: 경사하강법으로 로지스틱 회귀 구현 (Pure Python)
- Lab: Scikit-learn과 Tensorflow로 로지스틱 회귀 구현
- 참고 1 :Logistic Classification의 가설 함수 정의 (김성훈, 2016)
- 참고 2 :Logistic Regression의 cost 함수 설명 (김성훈, 2016)
- 참고 3 :TensorFlow로 Logistic Classification의 구현하기 (김성훈, 2016)
- Lecture: 범주형 자료와 다항 로지스틱 회귀 (Categorical data and Multinomial Logistic Regression) - code
- Lab: 범주형 자료와 다항 로지스틱 회귀 구현 (Pure Python)
- Lab: 범주형 자료와 다항 로지스틱 회귀 구현 II (Tensorflow, Scikit-learn) - 강의자료, Code
- Lecture: 분류 서비스 구현하기 - 강의자료, Modelling code, Service code
- 분석 성능 측정과 개선 (Performance Evaluation )
- Lecture: 분류/회귀 문제의 성능 측정 - 강의자료
- RM 1 : Scratch Ch 11(p143~p147)
- RM 2 : DDS Ch 3(p92), Ch 5(p140~p153)
- Lab: 분류 문제의 성능 측정 - Code
- Lab: 회귀 문제의 성능 측정 - Code
- Lecture: 어떻게 성능을 개선할 것인가?
- 참고 1 :Overfitting (전상혁, 2014)
- Lecture: 성능 개선 1 - 벌점 회귀 (Penalizaed Regression)
- Lab: 벌점 회귀 구현 I (Numpy)
- Lab: 벌점 회귀 구현 II (Tensorflow & Scikit-Learn)
- Lecture: 성능 개선 2 - Feature Engineering
- Lab: Feature Selection with Pandas
- Lecture: 성능 개선 3 - 경사하강법 알고리즘의 선택
- Lab: SGD 알고리즘 구현
- Lecture: 분류/회귀 문제의 성능 측정 - 강의자료
- 나이브 베이즈 분류기 (Navie Bayes Classifier)
- 의사 결정 트리 (Decision Tree )
- 의사결정트리 모델 - Code
- 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine)
- SVM
- 뉴럴 네트웤(Neural network)
- Neural network 개념의 이해
- 미분 - Chain rule
- Backpropagation
- K-Means clustering
- PCA
- SVM clustering
- Andrew Ng - Machine Learning (Couera)
- Sung Kim - 모두를 위한 딥러닝
React
Typescript
Django
Laravel
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Microsoft
Google
Alibaba
D3
Tencent