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제조사 제이펍
원산지 국내산
브랜드 제이펍
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    머신러닝 도감

    9791188621842.jpg

    도서명:머신러닝 도감
    저자/출판사:아키바,신야,스기야마,아세이,데라다,마나부/제이펍
    쪽수:260쪽
    출판일:2019-12-19
    ISBN:9791188621842

    목차
    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 가우시****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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