품목정보
발행일	2019년 12월 19일
쪽수, 무게, 크기	260쪽 \| 604g \| 17022513mm
ISBN13	9791188621842
ISBN10	118862184X

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#코딩 #개발자 #프로그래밍 #사이킷런 #알고리즘 #파이썬 #인공지능 #딥러닝 #머신러닝

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판다스 인 액션

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초등학생이 알아야 할 숫자, 컴퓨터와 코딩100가지

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자바와 JUnit을 활용한 실용주의 단위 테스트

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CHAPTER 1 머신러닝 기초 1 1.1 머신러닝 소개 3 머신러닝 3 머신러닝의 유형 4 머신러닝의 활용 10 1.2 머신러닝 준비하기 11 데이터의 중요성 11 지도 학습(분류)의 예 14 구현 방법 17 비지도 학습의 예 19 시각화 23 그래프의 종류와 표현 방법: matplotlib을 이용한 그래프 출력 29 판다스를 이용해 데이터를 이해하고 다루기 38 마치며 45 CHAPTER 2 지도 학습 47 01 선형회귀 49 기본 개념 49 알고리즘 50 더 나아가기 53 02 정규화 58 기본 개념 58 알고리즘 61 더 나아가기 64 03 로지스틱 회귀 67 기본 개념 67 알고리즘 69 더 나아가기 71 04 서포트 벡터 머신 74 기본 개념 74 알고리즘 75 더 나아가기 77 05 커널 기법을 적용한 서포트 벡터 머신 80 기본 개념 81 알고리즘 81 더 나아가기 83 06 나이브 베이즈 분류 86 기본 개념 86 알고리즘 89 더 나아가기 93 07 랜덤 포레스트 94 기본 개념 94 알고리즘 95 더 나아가기 99 08 신경망 101 기본 개념 101 알고리즘 104 더 나아가기 108 09 k-최근접 이웃 알고리즘(kNN) 110 기본 개념 110 알고리즘 112 더 나아가기 113 CHAPTER 3 비지도 학습 117 10 주성분 분석 119 기본 개념 119 알고리즘 121 더 나아가기 124 11 잠재 의미 분석 125 기본 개념 125 알고리즘 127 더 나아가기 131 12 음수 미포함 행렬 분해 132 기본 개념 132 알고리즘 134 더 나아가기 136 13 잠재 디리클레 할당 139 기본 개념 139 알고리즘 141 더 나아가기 143 14 k-평균 알고리즘 146 기본 개념 146 알고리즘 147 더 나아가기 149 15 가우시안 혼합 모델 151 기본 개념 151 알고리즘 152 더 나아가기 156 16 국소 선형 임베딩 157 기본 개념 157 알고리즘 158 더 나아가기 161 17 t-분포 확률적 임베딩 163 기본 개념 163 알고리즘 164 더 나아가기 168 CHAPTER 4 평가 방법과 여러 가지 데이터 처리 171 4.1 평가 방법 173 지도 학습의 평가 173 분류 문제의 평가 방법 174 회귀 문제의 평가 방법 183 평균제곱오차와 결정계수의 차이 188 다른 알고리즘을 이용할 때와 비교 188 하이퍼 파라미터 설정 190 모델의 과적합 191 과적합을 막는 방법 192 학습 데이터와 검정 데이터 나누기 193 교차 검증 196 하이퍼 파라미터 탐색하기 198 4.2 문서 데이터의 전처리 202 단어 빈도 수를 이용한 변환 202 TF-IDF를 이용한 변환 203 머신러닝 모델에 적용 204 4.3 이미지 데이터 변환하기 207 픽셀 밝기 값 활용하기 207 변환한 벡터 데이터로 머신러닝 모델 만들기 209 CHAPTER 5 파이썬 개발 환경 211 5.1 파이썬 3 설치 213 윈도우 10 213 macOS 214 리눅스 215 아나콘다를 윈도우 10에 설치 216 5.2 가상 환경 218 표준 개발 환경에서 가상 환경 설정하기 218 아나콘다 220 5.3 외부 라이브러리 설치 221 외부 라이브러리 221 외부 라이브러리 설치 221 참고문헌 223 APPENDIX 부록 225 읽으면 도움 되는 수학 개념 몇 가지 226 이 책의 주요 용어 230 찾아보기 237

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저자 소개 (4명)

역 : 이중민 이동 관심작가 알림신청

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머신러닝은 학습 대상에 따라 다양한 알고리즘 중 적절한 것을 선택해 사용합니다. 이 책은 여러분이 적절한 머신러닝 알고리즘을 선택하도록 돕는다는 목적으로 썼습니다. 이 책을 읽은 후에는 실제로 머신러닝을 수행할 때 필요한 머신러닝 알고리즘 각각의 특성을 이해할 것입니다.
--- p.4

모델을 구현하고 학습과 예측을 진행했으므로 pred 변수에 저장된 데이터를 어떻게 클러스터링했는지 확인하겠습니다. 여기에서는 데이터를 시각화해 클러스터링한 결과를 확인합니다. 다음 샘플 코드를 실행하면 데이터를 시각화한 그래프를 출력할 수 있습니다.
--- p.22

LASSO 회귀는 사각형 그래프를 나타내는 함수와 만나는 접점을 계산하므로 학습 파라미터가 0이 되기 쉽다는 특징이 있습니다. 이 특징 때문에 파라미터가 0인 특징을 사용하지 않고 모델을 구축할 수 있습니다. 즉, LASSO 회귀 기반의 특징을 선택하면 모델을 일반화하거나 해석하기 쉽습니다.
--- p.66

랜덤 포레스트를 이용한 특징의 중요도를 계산할 때 결정 트리 각각은 어떤 특징을 경계로 영역을 나눠 불순도를 최소화하도록 학습한다고 생각합니다. 그리고 특징의 중요도는 어떤 특징으로 영역을 나눴을 때의 불순도와 랜덤 포레스트에 이용한 결정 트리 전체 불순도의 평균을 계산해 얻습니다.
--- p.99

「1.2 머신러닝 준비하기」에서 지도 학습 모델을 평가하는 다양한 지표가 있다는 사실을 소개했습니다. 2장과 3장에서는 다양한 머신러닝 기법을 설명했습니다. 그럼 알고리즘 각각의 특성과 차이 그리고 데이터세트에 대응하는 알고리즘의 선정 방법을 어느 정도 살펴봤을 것입니다. 이 절에서는 지도 학습의 일반적인 평가 방법, 머신러닝의 학습 효율을 높이는 방법, 머신러닝 모델의 성능을 높일 때 문제인 사항을 살펴볼 것입니다.

--- p.173

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