{"product_id":"139732","title":"JMP를 활용한 머신 러닝","description":"\u003ccenter\u003e\u003cdiv style=\"text-align:center\"\u003e\u003cimg src=\"https:\/\/tmgdisk01.cafe24.com\/images\/vs\/4172\/sv\/3jXPBu8A0033g9G580lCzKHIsvSexR.png?v=1765076280\" style=\"max-width:100%;max-height:10px\"\u003e\u003c\/div\u003e\u003c\/center\u003e\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\u003ccenter\u003e\n\u003cdiv style=\"width:95%\"\u003e\n\u003cdiv style=\"text-align:center;font-size:30px;font-weight:bolder;line-height:1.6em\"\u003eJMP를 활용한 머신 러닝\u003c\/div\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003cdiv style=\"border-bottom:1px;border-bottom-style:dotted;border-color:;padding-bottom:20px\"\u003e\u003ccenter\u003e\u003ctable align=\"center\" width=\"100%\"\u003e\u003ctbody style=\"border:0px\"\u003e\n\u003ctr\u003e\u003ctd align=\"center\" style=\"line-height:1.2em;text-align:center;font-size:18px;color:black;font-weight:bold;padding-bottom:20px;\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"text-align:center\"\u003e\u003cimg src=\"https:\/\/image.yes24.com\/goods\/160463309\/XL\" style=\"max-width:100%;height:auto\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\n\u003c\/tbody\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003cdiv style=\"width:95%;{split_style6}padding-top:20px;padding-bottom:20px\"\u003e\n\u003cdiv style=\"text-align:left;font-size:16px;font-weight:bold;padding-bottom:20px\"\u003eDescription\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv style=\"text-align:left;word-break:break-all;font-size:14px;line-height:1.6em;\"\u003e\n\u003cdiv\u003e \u003ch5\u003e\u003cb\u003e책소개\u003c\/b\u003e\u003c\/h5\u003e \u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e \u003cdiv\u003e \u003cdiv\u003e  JMP는 데이터와 분석 결과 간의 연동성, 탁월한 가시성, Python \/ R 등과의 호환성, 강력한 DOE(실험 계획법) 및 머신러닝 기능을 가지고 있는 데이터 분석 소프트웨어입니다.\u003cbr\u003e이 책은 JMP의 머신러닝 기능에 초점을 두고 있으며 회귀 분석, 의사결정나무, Bootstrap Forest, 인공 신경망 등의 지도 학습(Supervised Learning) 뿐만 아니라 주성분 분석, 요인 분석, 다변량 임베딩 등의 차원 축소 및 군집 분석 등의 비지도 학습(Unsupervised Learning)과 관련된 내용을 포함하고 있습니다.\u003cbr\u003e또한, 부분 최소 제곱법(PLS), 구조 방정식 모형(SEM) 등의 특화된 기법에 대한 소개와 JMP 활용법을 함께 소개합니다.\u003cbr\u003e\n\u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e \u003cbr\u003e\u003cdiv\u003e \u003ch5\u003e\u003cb\u003e목차\u003c\/b\u003e\u003c\/h5\u003e \u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e \u003cdiv\u003e  1장.\u003cbr\u003e비즈니스 데이터 분석과 JMP \u003cbr\u003e1.1 비즈니스 데이터 분석 \u003cbr\u003e1.2 머신 러닝과 통계적 접근의 만남 그리고 JMP의 활용 \u003cbr\u003e1.3 JMP 인터페이스와 분석 환경 \u003cbr\u003e\u003cbr\u003e2장.\u003cbr\u003e머신 러닝의 전반적인 흐름 이해 \u003cbr\u003e2.1 머신 러닝의 전체 흐름과 핵심 용어 \u003cbr\u003e2.2 데이터의 유형과 사전 처리 \u003cbr\u003e2.3 변수 선택과 피처 엔지니어링 \u003cbr\u003e2.4 모델 성능 비교 지표 \u003cbr\u003e\u003cbr\u003e3장.\u003cbr\u003e지도학습 I ? 회귀분석을 활용한 예측 \u003cbr\u003e3.1 단순회귀분석 \u003cbr\u003e3.2 다중 회귀 모형 : Fit Model \u003cbr\u003e3.3 로지스틱 회귀분석 \u003cbr\u003e3.4 일반화 회귀분석(변수 선택법) \u003cbr\u003e3.5 단계별 회귀 분석 \u003cbr\u003e\u003cbr\u003e4장.\u003cbr\u003e지도학습 II ? 의사결정나무 \u003cbr\u003e4.1 의사결정나무(Partition) \u003cbr\u003e4.2 Bootstrap Forest \u003cbr\u003e4.3 Boosted Tree \u003cbr\u003e\u003cbr\u003e5장.\u003cbr\u003e지도학습 III ? 인공신경망 \u003cbr\u003e5.1 Neural Network 플랫폼 소개 \u003cbr\u003e5.2 신경망 모델의 성능 개선과 해석 전략 \u003cbr\u003e\u003cbr\u003e6장.\u003cbr\u003e비지도 학습 I ? 차원 축소 \u003cbr\u003e6.1 주성분 분석과 요인분석(PCA and EFA) \u003cbr\u003e6.2 다차원척도법 (MDS) \u003cbr\u003e6.3 다변량 임베딩 \u003cbr\u003e\u003cbr\u003e7장.\u003cbr\u003e비지도 학습 II ? 군집화 기법 \u003cbr\u003e7.1 계층적 군집분석(Hierarchical Clustering) \u003cbr\u003e7.2 K-평균 군집분석(K-means Clustering) \u003cbr\u003e7.3 정규 혼합 분석(Normal Mixture) \u003cbr\u003e7.4 잠재 클래스 분석(Latent Class Analysis) \u003cbr\u003e\u003cbr\u003e8장 특화 기법과 고급 분석 \u003cbr\u003e8.1 부분 최소 제곱법(Partial Least Squares) \u003cbr\u003e8.2 구조 방정식 모형(Structural Equation Model) \u003cbr\u003e8.3 이상치 탐색(Explore Outliers) \u003cbr\u003e8.4 모형 선별(Model Screening) \u003cbr\u003e\u003cbr\u003e참고문헌 \u003cbr\u003e찾아보기 \u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e\u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003cdiv style=\"width:95%;padding-top:20px;padding-bottom:20px\"\u003e\n\u003cdiv style=\"text-align:left;font-size:16px;font-weight:bold;padding-bottom:20px\"\u003eGOODS SPECIFICS\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv style=\"text-align:left;font-size:14px;line-height:1.6em;\"\u003e\n\u003cdiv style=\"width:100%;margin-bottom:5px;line-height:1.6em;font-size:14px\"\u003e- \u003cstrong\u003e발행일 : \u003c\/strong\u003e2025년 10월 20일\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv style=\"width:100%;margin-bottom:5px;line-height:1.6em;font-size:14px\"\u003e- \u003cstrong\u003e쪽수, 무게, 크기 : \u003c\/strong\u003e278쪽 | 182*257*20mm\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv style=\"width:100%;margin-bottom:5px;line-height:1.6em;font-size:14px\"\u003e- \u003cstrong\u003eISBN13 : \u003c\/strong\u003e9791112073358\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003ccenter\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003cspan\u003e\u003c\/span\u003e\n\u003c\/center\u003e\n\u003c\/center\u003e","brand":"LIBRAIRIE COREENNE","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":43893375598634,"sku":"139732","price":38.0,"currency_code":"EUR","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0683\/2750\/5962\/files\/d1dd01a1b4d3123e4ff9d15abe3ad8d3.jpg?v=1765399026","url":"https:\/\/librairie.coreenne.fr\/ko\/products\/139732","provider":"LIBRAIRIE COREENNE","version":"1.0","type":"link"}