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[MOOC추천] Statistical Learning (스탠포드대학)

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Statistical Learning에 대한 기초과정 강의입니다. 이번에는 Coursera가 아니라 스탠포드대학의 OpenEdX 강의입니다. 학습 기법 중에 Supervised learning에 초점을 맞추고, 특히 regression과 classification에 초점을 맞춘다고 합니다. 하지만 PCA나 clustering 같은 Unsupervised learning도 약간 다룰 예정이라고 하네요. 스탠포드 대학의 유명한 통계학과 교수 Trevor Hastie와 Rob Tibshirani 두분이 강의하십니다. 이분들 The Elements of Statistical Learning (pdf)라는 유명한 책의 저자분이시죠.

Statistical Learning

Statistical Learning

수업개요

수업내용

linear and polynomial regression, logistic regression and linear discriminant analysis; cross-validation and the bootstrap, model selection and regularization methods (ridge and lasso); nonlinear models, splines and generalized additive models; tree-based methods, random forests and boosting; support-vector machines. Some unsupervised learning methods are discussed: principal components and clustering (k-means and hierarchical)

데이터 분석 기법의 활용 측면에 관심있는 분들에게 추천

강의 소개글에도 나와있듯이, 이론적인 측면을 다루기보다 다양한 통계적 학습기법의 활용 측면에 집중한다고 합니다. 사실 통계학자나 전산학자들에게는 학습기법의 이론적인 측면이 중요하겠지만, 데이터 분석가 입장에서는 오히려 어떤 문제에 어떤 기법을 활용하고 해석하는지가 더 중요하겠지요. 그런 관점에서 강의를 할 것 같습니다.

This is not a math-heavy class, so we try and describe the methods without heavy reliance on formulas and complex mathematics. We focus on what we consider to be the important elements of modern data analysis.

주목할만한 점은 이 강의가 An Introduction to Statistical Learning, with Applications in R 책을 기반으로 한다는 것입니다. 강의하시는 교수님들이 저자이고, 이전에 저술하셨던 베스트셀러 The Elements of Statistical Learning (ESL)이 이론적인 측면을 강조했다면 이 책은 활용 측면에 초점을 두었다고 합니다. 지금 당장 PDF 다운로드 가능하니 확인해 보시면 됩니다. 서문에도 그런 내용이 있구요. 각 장마다 마지막에 R로 실습할 수 있는 Lab 부분이 있고, 데이터와 R 코드 역시 홈페이지를 통해 제공되고 있습니다. 이제 데이터 분석 공부를 시작하려는 분들에게는 출발점으로 삼을 만한 훌륭한 교재가 아닐까 싶네요. 이 책으로 강의한 자료도 이미 공개되어 있으니 스스로 학습하기에도 좋습니다.

통계학이나 기계학습 수업을 들으면서도 항상 아쉬웠던 점이, 왜 이런 기법이 나왔는지, 그리고 어떤 데이터와 문제에 적합한지 등의 활용 측면의 설명이 부족하다는 점이었습니다. 이 수업은 그런 부분의 갈증을 해소해 주지 않을까 싶네요. 

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Written by zeronova

2013/12/26 , 시간: 10:45 오전

Data Analytics, MOOC에 게시됨

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