[R로 하는] 머신러닝을 위한 통계학 기초

 

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이 강의에서는!
통계학 기초와 통계학을 기반으로 한
회귀분석에 대해 알려드립니다.

👨‍🎓 강의 소개

머신러닝과 인공지능을 공부하는 데 꼭 필요한 통계학의 개념에 대해 다루고,
머신러닝의 가장 기초적인 회귀 모델에 대해 통계학적으로 접근하여 다룹니다.
더불어, R언어를 활용한 회귀분석까지 함께 진행합니다.

 

 

📜 강의 구성

📈 통계학기초

모집단과 표본집단, 평균과 분산, 확률 변수와 확률 분포에 대해 이야기합니다. 

📉 추정과 검정

통계학적 가설을 세우고 가설에 대해 통계학적 자료를 바탕으로 검정하는 방법에 대해서 배웁니다.
통계학에는 많은 가설검정이 있지만, 본 강의에서는 주로 많이 사용하는 가설검정에 대해 다룹니다. 일반적인 머신러닝 / 데이터 분석에서는 모델과 변수의 유의성 검정 외에는 잘 활용되지 않기 때문입니다. 

📊 통계학을 기반으로 한 회귀분석

회귀분석은 머신러닝이나 인공지능을 공부하는 분들이 가장 먼저 배우는 분석 방법입니다. 그만큼 쉬우면서도 중요한 내용이기 때문입니다. 중요한 내용이기 때문에 확실히 짚고 넘어가는게 좋습니다. 본 강의에서는 회귀모델을 통계학적으로 접근하고 수학적인 증명과 개념적인 해석을 함께 진행합니다.  

  

 

 

🙆🏻‍♂ 선수 학습 강의

이 강의를 수강하시기 전, R프로그래밍 기초 다지기와 DS와 AI의 개념 강의를 먼저 학습해주세요!