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주머니 속의 머신러닝

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: 파이썬으로 구조적 데이터 다루기

제이펍-I♥A.I 시리즈-31이동
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컴퓨터 공학 top100 2주
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품목정보

품목정보
발행일 2021년 04월 30일
쪽수, 무게, 크기 332쪽 | 128*188*17mm
ISBN13 9791191600001
ISBN10 1191600009

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이 책에서는 다양한 라이브러리를 사용한다. 이는 장점인 동시에 단점일 수 있다. 이들 중 일부는 설치가 까다롭거나 다른 라이브러리 버전과 충돌 문제가 발생할 수 있다. 모든 라이브러리를 설치해야 하는 것은 아니며, 필요한 라이브러리를 상황에 맞게 ‘그때그때 설치’하면 된다.
--- p.2

이번에 다룰 예제에서는 질문에 대답을 하는 예측 모델을 만들고자 한다. 타이타닉호 참사에서의 생존 여부는 탑승객 및 여행의 특징으로 분류할 것이다. 간단한 프로젝트이지만, 여러 모델링 단계를 보여 주는 교육적인 도구로서의 역할을 할 것이다. 우리가 만들 모델은 탑승객의 정보를 입력받아 해당 탑승객이 타이타닉에서 생존했을지를 예측할 수 있어야 한다. 생존했는지 사망했는지, 생존이라는 레이블을 예측하기 때문에 이는 분류 문제다.
--- p.13

이 시점에서 코드를 리팩터링한다. 보통 2개의 함수를 만드는데, 하나는 데이터 정리 작업에 대한 것이고, 다른 하나는 데이터를 학습용과 테스트용으로 분리한 다음 각 데이터셋마다 필요한 다른 변환 처리 작업을 수행하기 위한 것이다.
--- p.30

라드비즈(RadViz) 도표는 각 표본을 원 속에 표현하는데, 원의 둘레 부분에 특징을 표시한다(그림 6-12). 값들은 정규화되어 표현된다. 각 특징마다 표본 값들에 연결된 가상의 실이 있다고 상상해 보자. 그러면 표본들은 값을 기준으로 서로의 특징 방향으로 당겨지는 형태가 된다. 이 도표는 타깃들 사이의 분리 가능성을 시각화하는 한 가지 기법이다.
--- p.72

차원의 저주(curse of dimensionality)는 고려되어야 할 또 다른 문제다. 차원을 증가시키면 증가시킬수록 데이터의 밀도는 점점 더 희박해지며, 근접 계산(neighbor calculation)은 그 유용성을 상실하게 된다. 따라서 밀도의 빈 공간을 채워 넣기 위해서는 더 많은 데이터가 필요하고, 만약 충분한 데이터가 없다면 데이터로부터 신호(signal)을 끄집어내기가 어려워진다.
--- p.93

클러스터링은 그룹을 여러 집단으로 분리하는 데 사용되는 비지도 머신러닝 기법이다. 비지도인 이유는 모델에 주입될 레이블이 없기 때문이다. 단지 특징들의 검사를 통해, 같은 클러스터에 속할 유사한 샘플들을 선별한다. 18장에서는 K-평균(K-means) 및 계층적 클러스터링(hierarchical clustering) 방법을 알아보고, 다양한 기법을 사용하여 타이타닉 데이터셋을 살펴본다.
--- p.285

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