품목정보
발행일	2023년 08월 30일
쪽수, 무게, 크기	616쪽 \| 1102g \| 18323526mm
ISBN13	9791169211376
ISBN10	1169211372

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#머신러닝 #파이썬 #프로그래밍

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1부 프로그래밍 시작하기 1장 시작하기 2장 파이썬 소개 _2.1 파이썬과 파이썬 IDE 설치하기 _2.2 파이썬의 기본 요소 __2.2.1 객체, 표현, 수치 타입 __2.2.2 변수와 할당 _2.3 분기 프로그램 _2.4 문자열과 입력 __2.4.1 입력 __2.4.2 문자 인코딩에 관한 여담 _2.5 while 루프 _2.6 for 루프와 range _2.7 스타일의 중요성 3장 간단한 수치 프로그램 _3.1 완전 열거 _3.2 근사 해법과 이분 검색 _3.3 부동소수점 사용에 대하여 _3.4 뉴턴-랍슨 방법 2부 효율적으로 프로그래밍하기 4장 함수, 유효범위, 추상화 _4.1 함수와 유효범위 __4.1.1 함수 정의 __4.1.2 키워드 인수와 기본값 __4.1.3 가변 길이 인수 __4.1.4 유효범위 _4.2 사양 _4.3 함수를 사용해 코드를 모듈화하기 _4.4 객체로서의 함수 _4.5 메서드 5장 구조적인 타입과 가변성 _5.1 튜플 __5.1.1 복수 할당 _5.2 range와 iterator 타입 _5.3 리스트와 가변성 __5.3.1 복제 __5.3.2 리스트 내포 _5.4 리스트의 고차 연산 _5.5 문자열, 튜플, 레인지, 리스트 _5.6 집합 _5.7 딕셔너리 _5.8 딕셔너리 내포 6장 재귀와 전역 변수 _6.1 피보나치수열 _6.2 팰린드롬 _6.3 전역 변수 3부 탄탄한 프로그램 만들기 7장 모듈과 파일 _7.1 모듈 _7.2 사전에 정의된 패키지 사용하기 _7.3 파일 8장 테스트와 디버깅 _8.1 테스트 __8.1.1 블랙박스 테스트 __8.1.2 글라스박스 테스트 __8.1.3 테스트 수행하기 _8.2 디버깅 __8.2.1 디버깅 배우기 __8.2.2 실험 설계하기 __8.2.3 어려운 상황에 직면했을 때 __8.2.4 버그를 찾았을 때 9장 예외와 assert _9.1 예외 처리하기 _9.2 제어 흐름 메커니즘으로 예외 사용하기 _9.3 assert 10장 클래스와 객체 지향 프로그래밍 _10.1 추상 데이터 타입과 클래스 __10.1.1 매직 메서드와 해싱 가능 타입 __10.1.2 추상 데이터 타입을 사용해 프로그램 설계하기 __10.1.3 학생 관리를 위한 클래스 _10.2 상속 __10.2.1 다단계 상속 __10.2.2 대체 원칙 _10.3 캡슐화와 정보 은닉 __10.3.1 제너레이터 _10.4 고급 예제 4부 프로그래밍으로 문제 풀기 11장 알고리즘 복잡도의 간략한 소개 _11.1 계산 복잡도에 관한 고찰 _11.2 점근 표기법 _11.3 중요한 몇 가지 복잡도 종류 __11.3.1 상수 복잡도 __11.3.2 로그 복잡도 __11.3.3 선형 복잡도 __11.3.4 로그 선형 복잡도 __11.3.5 다항 복잡도 __11.3.6 지수 복잡도 __11.3.7 복잡도 비교 12장 몇 가지 간단한 알고리즘과 데이터 구조 _12.1 검색 알고리즘 __12.1.1 선형 검색과 간접 참조로 원소에 접근하기 __12.1.2 이진 검색과 가정 활용 _12.2 정렬 알고리즘 __12.2.1 합병 정렬 __12.2.2 파이썬의 정렬 기능 _12.3 해시 테이블 13장 그래프 출력과 클래스 _13.1 맷플롯립으로 그래프 그리기 _13.2 모기지 그래프 그리기 _13.3 전염병을 위한 인터랙티브 그래프 5부 프로그래밍으로 현실 세계 이해하기 14장 배낭 문제와 그래프 최적화 문제 _14.1 배낭 문제 __14.1.1 탐욕 알고리즘 __14.1.2 0/1 배낭 문제의 최적 솔루션 _14.2 그래프 최적화 문제 __14.2.1 고전적인 그래프 문제 __14.2.2 최단 경로: 깊이 우선 탐색과 너비 우선 탐색 15장 동적 계획법 _15.1 피보나치수열 다시 살펴보기 _15.2 동적 계획법과 0/1 배낭 문제 _15.3 동적 계획법과 분할 정복 16장 랜덤 워크와 데이터 시각화 _16.1 랜덤 워크 _16.2 술에 취한 농부의 산책 _16.3 편향된 랜덤 워크 _16.4 위험한 들판 6부 데이터 이해하기 17장 확률적 프로그램, 확률 그리고 분포 _17.1 확률적 프로그램 _17.2 간단한 확률 계산하기 _17.3 추론 통계 _17.4 분포 __17.4.1 확률 분포 __17.4.2 정규 분포 __17.4.3 연속 균등 분포와 이산 균등 분포 __17.4.4 이항 분포와 다항 분포 __17.4.5 지수 분포와 기하 분포 __17.4.6 벤포드 분포 _17.5 해싱과 충돌 _17.6 잘하는 팀이 얼마나 자주 이기나요? 18장 몬테카를로 시뮬레이션 _18.1 파스칼의 문제 _18.2 크랩스 게임 _18.3 테이블 룩업을 사용해 성능 높이기 _18.4 π 찾기 _18.5 시뮬레이션 모델에 관한 맺음말 19장 샘플링과 신뢰도 _19.1 보스턴 마라톤 데이터 샘플링 _19.2 중심 극한 정리 _19.3 평균의 표준 오차 20장 실험 데이터 이해하기 _20.1 스프링 운동 __20.1.1 선형 회귀를 사용해 최적의 직선 찾기 _20.2 발사체 운동 __20.2.1 결정 계수 __20.2.2 계산 모델 사용하기 _20.3 지수적으로 분포된 데이터 다루기 _20.4 이론이 없을 때 21장 무작위 시험과 가설 검정 _21.1 유의성 검증하기 _21.2 P 값을 주의하세요 _21.3 단측 1표본 검정 _21.4 유의한가요? 유의하지 않은가요? _21.5 표본 크기는? _21.6 다중 가설 _21.7 조건부 확률과 베이즈 통계 __21.7.1 조건부 확률 __21.7.2 베이즈 정리 22장 거짓말, 새빨간 거짓말 그리고 통계학 _22.1 가비지 인 가비지 아웃(GIGO) _22.2 테스트의 불완전성 _22.3 오해하기 쉬운 그래프 _22.4 Cum Hoc Ergo Propter Hoc _22.5 전체를 알려주지 않는 통계 측정 _22.6 샘플링 편향 _22.7 맥락의 중요성 _22.8 사과와 오렌지 비교하기 _22.9 체리 피킹 _22.10 주의해야 할 외삽 _22.11 텍사스 명사수의 오류 _22.12 혼동하기 쉬운 백분율 _22.13 회귀 오류 _22.14 통계적으로 유의한 차이가 실제로 유의하지 않을 수 있음 _22.15 주의 사항 7부 머신러닝 23장 판다스로 데이터 탐험하기 _23.1 데이터프레임과 CSV 파일 _23.2 시리즈와 데이터프레임 만들기 _23.3 열과 행 선택하기 __23.3.1 loc와 iloc를 사용해 선택하기 __23.3.2 그룹 선택하기 __23.3.3 내용으로 선택하기 _23.4 데이터프레임 조작하기 _23.5 확장 예제 __23.5.1 온도 데이터 __23.5.2 화석 연료 소비량 24장 머신러닝 간략히 살펴보기 _24.1 특성 벡터 _24.2 거리 지표 25장 군집 _25.1 Cluster 클래스 _25.2 k 평균 군집 _25.3 가상의 예제 _25.4 실전 예제 26장 분류 _26.1 분류기 평가하기 _26.2 마라톤 선수의 성별 예측하기 _26.3 K 최근접 이웃 _26.4 회귀 기반 분류기 _26.5 타이타닉 생존자 예측하기 _26.6 마무리

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안녕하세요. 이책의 역자 입니다.

2023-08-25

안녕하세요. [코딩 뇌를 깨우는 파이썬] 책을 번역한 박해선입니다. 이 책을 구매해 주신 많은 독자분들에게 감사의 말씀 드립니다. 이 책은 파이썬 문법을 배우는 입문서에서 한 발 더 나아가 프로그래밍으로 문제를 해결할 수 있는 능력과 사고력을 키우도록 돕습니다. MIT와 edX 강의를 기반으로 작성된 파이썬과 데이터 과학 입문서로 프로그래밍을 처음 시작하시는 분들과 파이썬 기초 문법을 이제 막 떼신 분들이 보기 좋습니다. 파이썬으로 알고리즘 문제를 해결하는 과정을 거치면서 파이썬에 대해서 더 심도 있게 이해하게 되고 자연스럽게 코딩 테스트나 알고리즘 면접에 대한 체력을 기를 수 있을 거에요. 이 책은 저의 첫 번째 파이썬 책으로 동영상 강의도 제작하고 있습니다. 책을 보실 때 영상을 참고하시면 조금 더 수월하게 완독하실 수 있으리라 믿습니다. 책을 구매하시면 제 블로그의 에러타 페이지(https://bit.ly/python4daml-home)와 깃허브(https://bit.ly/python4daml-git)를 꼭 참고해 주세요. [챗GPT로 대화하는 기술], [혼자 공부하는 데이터 분석 with 파이썬], [트랜스포머를 활용한 자연어 처리], [케라스 창시자에게 배우는 딥러닝 2판], [개발자를 위한 머신러닝&딥러닝], [XGBoost와 사이킷런을 활용한 그레이디언트 부스팅], [구글 브레인 팀에게 배우는 딥러닝 with TensorFlow.js], [파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝(번역개정2판)], [머신러닝 파워드 애플리케이션], [파이토치로 배우는 자연어 처리], [머신러닝 교과서 3판], [딥러닝 일러스트레이티드], [혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝], [GAN 인 액션], [핸즈온 머신러닝 2판], [미술관에 GAN 딥러닝] 등에 이어 스물 다섯 번째 머신러닝 책입니다. 많은 분들의 응원 덕에 큰 힘을 얻습니다. 더 좋은 책으로 찾아 뵙겠습니다. 감사합니다.

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