CHAPTER 0 들어가며
두 도표에 대한 이야기
빅데이터와 머신러닝
계산
CHAPTER 1 불확실성
1.1 빈도주의 관점에서의 불확실성과 부트스트랩
_알고리즘 1 | 비모수 부트스트랩
_심화학습 | 편향된 추정량과 부트스트랩 사용
_알고리즘 2 | 신뢰구간을 위한 비모수 부트스트랩
1.2 가설 검정과 거짓 발견 비율 조절
_알고리즘 3 | BH FDR 제어
_심화학습 | BH 알고리즘이 작동하는 이유
1.3 베이지안 추론
CHAPTER 2 회귀
2.1 선형 모델
2.2 로지스틱 회귀
2.3 편차와 가능도
2.4 회귀 불확실성
2.5 공간과 시간
CHAPTER 3 정규화
3.1 표본 외 성능
_알고리즘 4 | K-폴드 표본 외 검증
3.2 정규화 경로
_알고리즘 5 | 전진 단계별 회귀
_알고리즘 6 | lasso 정규화 경로
3.3 모델 선택
_알고리즘 7 | K-폴드 CV
_알고리즘 8 | K-폴드 CV lasso
3.4 lasso에 대한 불확실성 정량화
_알고리즘 9 | lasso 신뢰구간을 위한 모수적 부트스트랩
_알고리즘 10 | √n 학습에서 서브샘플링 CI
CHAPTER 4 분류
4.1 최근접 이웃
_알고리즘 11 | K 최근접 이웃
4.2 확률, 비용, 분류
_알고리즘 12 | 맵리듀스 프레임워크
4.3 다항 로지스틱 회귀
4.4 분산 다항 회귀
4.5 분산과 빅데이터
CHAPTER 5 실험
5.1 무작위 대조 시험
5.2 유사 실험 설계
5.3 도구 변수
_알고리즘 13 | 2SLS
CHAPTER 6 제어
6.1 조건부 무시가능성과 선형 처리 효과
6.2 고차원 교란 조정
_알고리즘 14 | LTE lasso 회귀
6.3 표본 분할과 직교 머신러닝
_알고리즘 15 | LTE를 위한 직교 머신러닝
6.4 이종 처리 효과
6.5 합성 제어
_알고리즘 15 | 합성 제어
CHAPTER 7 인수분해
7.1 클러스터링
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