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Functions and Data for "Data Mining Techniques"
| anova_linear_regression | 다중선형회귀모형 분산분석표. |
| austenbooks | Jane Austen Books. |
| binaryclass1_test | 두 범주 테스트 표본 1. |
| binaryclass1_train | 두 범주 학습표본 표본 1. |
| binaryclass2 | 두 범주 학습표본 2. |
| binaryclass3_test | 두 범주 테스트 표본 3. |
| binaryclass3_train | 두 범주 학습표본 표본 3. |
| binaryclass4_inseparable | 두 범주 학습표본 표본 4 - 선형분리불가능. |
| binaryclass4_nonlinear | 두 범주 학습표본 표본 4 - 비선형분리. |
| binaryclass4_separable | 두 범주 학습표본 표본 4 - 선형분리가능. |
| binaryclass5 | 두 범주 학습표본 표본 5. |
| biometric | 나이, 키, 몸무게 학습표본. |
| clusterdata1 | 군집분석 데이터 1. |
| clusterdata2 | 군집분석 데이터 2. |
| clusterdata3 | 군집분석 데이터 3. |
| clusterdata4 | 군집분석 데이터 4. |
| customerclass_test | 고객 새 표본. |
| customerclass_train | 고객 학습표본. |
| defecttype | 공정변수-불량 종류 데이터 |
| dmtr | dmtr: Functions and data for "Data Mining Techniques" |
| eval_mad | 평균절대오차 |
| eval_mse | 평균제곱오차 |
| eval_rmse | 평균제곱오차의 제곱근 |
| evaluate_linear_regression | 다중회귀모형 선택척도 산출 |
| factor_to_matrix | 범주(factor)형 벡터를 행렬로 변환. |
| financials | 국내 증권회사의 주요 재무제표 |
| fisher_ld | 피셔 선형 판별 함수. |
| fisher_ld_prediction | 피셔 선형 판별 함수 예측값. |
| fisher_ld_threshold | 피셔 선형 판별 함수 분류 경계값. |
| fit_binary_logistic_regression | 이분 로지스틱 회귀분석 계수 추정. |
| fit_linear_regression | 다중회귀모형 선형 회귀계수 추정 |
| fit_multinom_logistic_regression | 명목형 로지스틱 회귀분석 계수 추정. |
| fit_ordinal_logistic_regression | 서열형 로지스틱 회귀분석 계수 추정. |
| fit_pca | 주성분 분해 |
| fit_pcr | 주성분 회귀분석 |
| fit_plsr | 부분최소자승 회귀분석 |
| fn_sum_of_squares_ols | 회귀 제곱합 |
| gainchart_group1 | 집단별 관측빈도. |
| gainchart_yfreq | 실제범주별 관측빈도. |
| grad_binary_logistic_regression | 이분 로지스틱 회귀분석 로그우도함수의 gradient. |
| group_mean | 범주별 평균벡터. Group mean. |
| group_nest | 범주별 데이터 프레임. Group nest. |
| group_summary | 범주별 통계치. Group summary. |
| group_variance | 범주별 표본 분산-공분산행렬. Within-group variance-covariance... |
| gr_sum_of_squares_ols | 회귀 제곱합 미분값 |
| healthbehavior | 건강 문진 |
| iris90 | 붓꽃 데이터. |
| ld_fun | 범주별 판별함수 - 선형 판별 분석. |
| loglik_binary_logistic_regression | 이분 로지스틱 회귀분석 로그우도함수. |
| loglik_multinom_logistic_regression | 명목형 로지스틱 회귀분석 로그우도함수. |
| loglik_ordinal_logistic_regression | 서열형 로지스틱 회귀분석 로그우도함수. |
| mallows_c | 맬로우즈 Cp 통계량 |
| multiplsreg | 다종속변수 학습표본. |
| nipals_pca | NIPALS 알고리즘 - 주성분분해 |
| nipals_plsr | NIPALS 알고리즘 - 부분최소자승 회귀분석 |
| nipals_plsr_n | NIPALS 알고리즘 - 부분최소자승 회귀분석 |
| normalize_to_prob | 비음행렬의 값을 확률로 변환. |
| pcrdata | 주성분 회귀분석 학습표본. |
| pcusage1 | PC 사용 데이터 1. |
| pcusage2 | PC 사용 데이터 2. |
| pooled_variance | 합동 분산-공분산행렬. Pooled variance. |
| posterior_binary_logistic_regression | 이분 로지스틱 회귀분석 사후확률 추정. |
| predict_da | 새 데이터에 대한 범주 예측. |
| predict_linear_regression | 다중선형회귀모형 미래반응치 예측. |
| predict_pca | 주성분 스코어 계산. |
| predict_pcr | 주성분 회귀분석 반응치 예측. |
| purchasedata_reference | 시장바구니 구매 데이터. |
| purchasedata_target | 시장바구니 목표고객 구매 데이터. |
| qd_fun | 범주별 판별함수 - 이차 판별 분석. |
| ratingdata_reference | 시장바구니 평점 데이터. |
| ratingdata_target | 시장바구니 목표고객 평점 데이터. |
| rollsteel | 열연코일 인장강도 데이터. |
| score_da | 범주별 판별함수값 계산. |
| select_variables_stepwise | 다중회귀모형 단계적 선택방법을 통한 회귀모형 입력변수 선택 |
| student | 학생 평점 학습표본. |
| telconnection | 성능변수에 따른 통신 만족도. |
| telsatisfaction | 통신서비스 만족도. |
| telsatisfaction_range | 통신서비스 만족도 변수 범위. |
| test_type2_linear_regression | 다중회귀모형 Type II 제곱합을 이용한 F 검정 |
| trafficviolation | 운전경력에 따른 사고횟수. |
| transactiondata | 트랜잭션. |
| transactionseq | 고객 시퀀스. |
| ttest_linear_regression | 다중선형회귀모형 회귀계수 검정. |
| vif_linear_regression | 다중회귀모형 분산팽창계수 |
| wordtfidf | 문서별 단어 TF-IDF 가중치. |
| wordweight | 사용자 단어 가중치. |
