토닥토닥 래피드마이너 중급편

1. 서론
1.1 기본 용어
1.1.1 사용자 인터페이스의 구성
1.1.2 데이터
1.1.3 오퍼레이터
1.1.4 모델링
1.2 오퍼레이터 유형
1.2.1 데이터 로딩
1.2.2 전처리 오퍼레이터
1.2.3 모델링 오퍼레이터
1.2.4 검증 오퍼레이터
1.2.5 유틸리티 오퍼레이터
1.3 파라미터 유형
1.4 분석 절차
1.5 속성 값 유형
1.5.1 속성 값 유형 변환
1.5.2 이산화
1.6 결론
1.7 확률 기반 데이터 분석

2.Naive Bayes
2.1 서론
2.1.1 분석 과제
2.1.2 분석 방법
2.1.3 데이터 로딩
2.1.4 데이터 전처리
2.2 모델링
2.2.1 모델링 오퍼레이터
2.2.2 모델링 프로세스
2.3 분석 결과
2.3.1 모델 결과
2.3.2 성과 측정 결과
2.4 결론
2.5 규칙 기반 데이터 분석

3. Decision Tree
3.1 서론
3.1.1 분석 과제
3.1.2 분석 방법
3.2. 데이터 로딩
3.3 모델링
3.3.1 모델링 오퍼레이터
3.3.2 모델링 프로세스
3.4 분석 결과
3.5 결론

4. Rule Induction
4.1 서론
4.1.1 분석 과제
4.1.2 분석 방법
4.2 데이터 로딩
4.3 모델링
4.3.1 모델링 오퍼레이터
4.3.2 모델링 프로세스
4.4 분석 결과
4.5 결론
4.6 함수 기반 데이터 분석

5. Generalized Linear Model
5.1 서론
5.1.1 분석 과제
5.1.2 분석 방법
5.2 데이터 로딩
5.3 데이터 전처리
5.3.1 하위 프로세스 생성
5.3.2 새로운 속성 생성
5.3.3 하위 속성 세트 선택
5.3.4 레이블 속성 지정
5.4 모델링
5.4.1 모델링 오퍼레이터
5.4.2 모델링 하위 프로세스 추가
5.4.3 모델링 하위 프로세스 설계
5.5 모델 평가
5.5.1 모델
5.6 결론

6. Support Vector Machines
6.1 서론
6.1.1 분석 과제
6.1.2 분석 방법
6.2 데이터 로딩
6.3 데이터 전처리
6.3.1 전처리 하위 프로세스 생성
6.3.2 전처리 하위 프로세스 설계
6.4 모델링
6.4.1 모델링 하위 프로세스 생성
6.4.2 모델링 프로세스 설계
6.5 모델 평가
6.5.1 모델
6.5.2 성과 지표
6.6 결론
6.7 연결주의 데이터 분석

7. 신경망 모델
7.1 서론
7.1.1 분석 과제
7.1.2 분석 방법
7.2 데이터 로딩
7.3 데이터 전처리
7.3.1 데이터 전처리 하위 프로세스
7.3.2 레이블 속성 지정
7.3.3 결측치 처리
7.3.4 데이터 속성 변환 처리
7.3.5 정규화 처리
7.3.6 데이터 분할
7.4 모델링
7.4.1 모델링 오퍼레이터
7.5 모델 평가
7.5.1 모델
7.5.2 성과 지표

8. 책을 마치며

참고문헌