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MACHINE LEARNING FOR DATA ANALYSIS
2.7.1 BI 도구란? 052
2.7.2 펜타호 053
2.7.3 제플린 056
2.8 마무리 058
3장 실시간으로 데이터를 분석한다: 데이터에서 현재를 알 수 있는 기술 061
3.1 플루언티드 062
3.1.1 데이터를 실시간으로 수집한다 062
3.2 노리크라 066
3.2.1 데이터를 실시간으로 집계한다 066
3.3 사례: 트위터 데이터에서 사람 이름을 실시간으로 집계 070
3.3.1 실시간으로 사람 이름을 집계해 보자 071
3.3.2 루비 환경 설정 071
3.3.3 플루언티드 설치 074
3.3.4 트위터 스트리밍 API와의 연계 076
3.3.5 플루언티드 MeCab 플러그인 작성 079
3.3.6 노리크라 설치 083
3.3.7 노리크라와 플루언티드 연동 085
3.3.8 노리크라에 키워드 집계용 쿼리 등록 086
3.3.9 엘라스틱서치와 키바나로 데이터 시각화하기 089
3.3.10 노리크라, 플루언티드, 엘라스틱서치와 키바나의 연동 091
3.4 마무리 097
4장 머신 러닝 알고리즘: 데이터로 미래를 보는 기술 099
4.1 머신 러닝이란? 100
4.1.1 레스토랑 예약으로 머신 러닝을 생각한다 100
4.2 머신 러닝 알고리즘 103
4.2.1 머신 러닝 알고리즘의 개요 103
4.2.2 머신 러닝 알고리즘의 종류 105
4.3 나이브 베이즈 108
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