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Introduction to Statistical Learning with R을 Python으로

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***Found out [Jordi Warmenhoven](https://github.com/JWarmenhoven/ISLR-python.git) had earlier supplied us with a great python version of ISLR***

# ISLR-with-Python
### Introduction to Statistical Learning in R (ISLR)을 Python으로  
-  강의 슬라이드나 관련 자료가 함께 있음

### 1장 - Introduction
* 인공지능, 머신러닝, 데이터사이언스, 예측분석을 간단히...
* [비디오](https://www.youtube.com/watch?v=MShERLhFg70)

### 2장 - Statistical Learning
* Supervised Learning 소개   
* [비디오 1](https://www.youtube.com/watch?v=cyCJMVNhfnI)
* [비디오 2](https://www.youtube.com/watch?v=3jzZ7VwcP_E)

### 3장 - Linear Regression
* statsmodel 패키지 사용하여  
* scikit-learn의 OLS estimator 사용하여

### 4장 - Classification 
* Logistic Regression : scikit-learn estimator와 statsmodels 라이브러리 사용하여, 
* KNN Regression과 Classification : scikit-learn estimator 사용하여,
* Regressor 평가 (Evaluation Metric) : MAE, MSE, RMSE 
* Classifier 평가 : Confusion Matrix, ROC, AUC
* Train/Test Split 방법, Cross-Validated AUC 짧은 소개

### 5장 - Resampling Methods : Model Evaluation
* Validation Set Approach (Train/Test Split)
* K-Fold Cross Validation
  - Regression Model의 Test MSE 추정
  - Hyper Parameter 튜닝 : KNN Regression 에서 K 선정 
  - Classification Model에서 Cross-Validated AUC 계산
  
### 8장 - Tree based Methods 
* Decision Tree (의사결정 트리)
* Random Forest
* Gradient Boosting

### 9장 - Support Vector Machines  
* Support Vector Machine 
* Grid Search CV를 통한 Test Performance 추정 및 패러미터 튜닝 
* Randomized Search CV를 통한 Test Performance 추정 및 패러미터 튜닝
* Gradient Boosting, SVM, Grid Search CV 및 Randomized Search CV 이용한 실제적 실습

Regression과 Classification 사용을 익히고, Cross-Validation 또는 Train/Test split을 통해 Test Performance 추정과 패러미터 튜닝 
  
### 10장 - Unsupervised Learning   
* Principal Component Analysis (PCA)
  - 간단히 직접 PCA를 만들어 PCA 이해 
  - scikit-learn PCA 사용하기 
* Clustering
  - K-Means
  - scikit-learn의 Hierarchical Clustering
  - SciPy의 Hierarchical Clustering
* 실습 - NCI60 데이터 활용
  - NCI60에 PCA 적용하기
  - NCI60에 Clustering 적용 
    - 전체 데이터
	- Principal Component에 대해 
  - NCI60에 Classification 실행 - Gene Expression으로 종양 타입 예측
	- Principal Component 활용
	- Gradient Boosting Machine 활용
	- Grid Search CV를 활용해 최적 패러미터 탐색 
  
### Preprocessing for scikit-learn
* scikit-learn의 LinearRegression estimator에 적용하기 위해  
* categorical 변수, polynomial regression, interaction preprocessing

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