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MATH FOR MACHINE LEARNING

6장 상관분석과 분산분석 189

6.1 상관분석 190

6.2 분산분석 193
6.2.1 일원 분산분석 193
6.2.2 다중 비교 196
6.2.3 이원 분산분석 197
6.3 상관분석의 활용 199
6.4 파이썬 실습 201
6.5 R 실습 206

6.6 핵심 요약 209

7장 선형 회귀 분석과 모형 확장 211

7.1 얇고도 깊은 분석의 목적 212
7.2 선형 회귀 분석 213

7.3 선형 회귀 분석의 주요 개념 217
7.4 모형의 예측과 오차의 측정 221
7.5 회귀모형의 확장1: 포아송 회귀모형 소개 223

7.6 선형모형의 확장2: 로지스틱 회귀모형 소개 225
7.6.1 분류모형의 평가 226

7.7 파이썬 실습 228
7.8 R 실습 230
7.9 핵심 요약 233

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