# 기말시험 (12.17) 범위 안내입니다. #

1. Data Mining, Ch3에서 Slicing, Dicing, Roll up, Drill down 기법
2. Data Mining, CH4 basic classification에서 Gini, Entropy, Misclassification error 기반 불순도 계산 방법
3. Data Mining, CH4 basic classification에서Generalization error 추정기법에서 minimum description length principle 등 6가지 기법 공부
4. Data Mining, CH5 Alternative classification PART 2에서 Bagging과 Boosting이란?
5. Data Mining, CH6 PART 2에서 closed itemset의 정확한 의미?
6. 6-5 Reinforcement Learning에서 Bayesian method?
7. 6-5 Reinforcement Learning에서 Thompson Sampling?
8. 6-1 Reinforcement Learning에서 “RL의 주요 구성 요소와 특성”

문제는 총 5문제만 나옵니다

— 끝  —