가볍게 시작하는 통계학습 (ISLR)

머신러닝에 대해 통계와 곁들어 좀더 깊게 학습하고 싶은 분들을 위한 스터디입니다.

기간
8주
모집인원
12명

FOR WHO

이런 분들을 위한 스터디예요!

머신러닝을 보다 탄탄한 기반하에 기초적인 원리부터 체득하고 싶으신 분

통계/머신러닝을 배웠으나 다시 한번 정리하고 싶으신 분

스터디파이에서 통계학 입문과 머신러닝 입문을 들으신 분

*머신러닝 입문 , 통계학 입문을 듣지 않으신 분들도 따라오실 수 있도록 진행될 예정입니다.

GOAL

스터디 학습목표

회귀부터 분류 및 비지도 학습에 해당하는 다양한 알고리즘 기법을 이해합니다.

머신러닝에 필요한 통계 및 수학적인 내용도 함께 이해합니다.

주간질문 보러가기

HOW TO

스터디는 이렇게 진행 됩니다.

  1. 매일 30분-1시간

    매일 30분~1시간씩 각자 편한 시간에 커리큘럼에 따라 개인 학습합니다.
  2. 자유로운 질문

    스터디 기간동안 스터디코치에게 공부 하면서 어려운 부분에 대한 질문을 할 수 있습니다. 질문에 대한 답변은 코치가 24시간 이내에 해드립니다.
  3. 주간과제제출

    한주동안 학습한 내용을 복습하며 주간 과제를 제출합니다.

  1. 공식적인 오프라인 모임은 따로 없습니다. 단, 스터디가 끝나고, 그룹원들의 요청이 있을 경우 코치의 재량으로 오프라인에서 모일 수도 있습니다.

PEOPLE

스터디 코치를 소개합니다.

추후 공지 예정입니다

CURRICULUM

커리큘럼 안내

통계의 가장 기본서로 꼽히는 Introduction to Statistical Learning with R로 공부합니다.

강의는 ISLR의 저자이신 Trevor Hastie 와 Rob Tibshirani의 Stanford 강의슬라이드 및 영상으로 공부합니다.

1주차 상세 커리큘럼

Ch1. Introduction, Ch2. Statistical Learning, Ch3-1. Linear Regression

첫주 주간질문 보러가기


Day 1

Ch1. Introduction

Day 2

Ch2-1. Statistical Learning

Day 3

Ch2-2. Statistical Learning

Day 4

Ch3-1. Linear Regression

Day 5

Ch3-2. Linear Regression

Day 6

  • 주간과제풀이 + 질문

Day 7

  • 샘플 답안 공유

2주차 상세 커리큘럼

Ch4: Classification

3주차 상세 커리큘럼

Ch5: Resampling Methods

4주차 상세 커리큘럼

Ch6: Linear Model Selection and Regularization

5주차 상세 커리큘럼

Ch7: Moving Beyond Linearity

6주차 상세 커리큘럼

Ch8: Tree-Based Methods

7주차 상세 커리큘럼

Ch9: Support Vector Machines

8주차 상세 커리큘럼

Ch10: Unsupervised Learning

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