Br) ML - 주성분 분석(PCA)

브라이틱스(Brightics)에서 주성분 분석(PCA, Principal component analysis)을 하는 방법을 알아본다.

Br) ML - 연관규칙 분석

브라이틱스(Brightics)에서 연관규칙 분석(Association Rules)을 하는 방법을 알아본다.

Br) ML - 의사결정 나무

브라이틱스(Brightics)에서 의사결정나무(Decision Tree)를 실시하는 방법을 알아본다.

Br) ML - KNN

브라이틱스(Brightics)에서 k-최근접 이웃(KNN, k-Nearest Neighbor)을 실시하는 방법을 알아본다.

Br) ML - 나이브 베이즈

브라이틱스(Brightics)에서 나이브 베이즈(Naive Bayes)를 하는 방법을 알아본다.

Br) ML - 로지스틱 회귀분석

브라이틱스(Brightics)에서 로지스틱 회귀분석(logistic regression)을 하는 방법을 알아본다.

Br) ML - 선형 회귀분석

브라이틱스(Brightics)에서 선형 회귀분석을 하는 방법을 알아본다.

Br) ML - k-평균 군집분석

브라이틱스(Brightics)에서 k-means 군집분석을 하는 방법을 알아본다.

Br) ML - 계층적 군집분석

브라이틱스(Brightics)에서 계층적 군집분석(Hierarchical Clustering)을 하는 방법을 알아본다.

ML) 평가 - 회귀모델의 오차 평가

다중선형회귀모델 같은 회귀모델의 오차를 평가하는 지표에 대해 알아본다.

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