[개정판] 파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝

 

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‘[개정판] 파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝’은 scikit-learn의 코어 개발자이자 배포 관리자인 안드레아스 뮐러Andreas Mueller와 매쉬어블의 데이터 과학자인 세라 가이도Sarah Guido가 쓴 ‘Introduction to Machine Learning with Python‘ 번역서입니다.

사이킷런의 최신 버전에 맞추어 저자들이 새롭게 릴리스한 4판을 기준으로 개정판이 출간되었습니다. 주요한 변경 사항은 다음과 같습니다.

  • OneHotEncoder와 ColumnTransformer, make_column_transformer
  • KBinsDiscretizer
  • cross_validate
  • Pipeline 캐싱
  • 그외 사이킷런 0.19, 0.20에서 추가, 변경된 내용 반영
  • (한국어판 부록) 배깅, 엑스트라 트리, 에이다부스트
  • (한국어판 부록) QuantileTransformer와 PowerTransformer
  • (한국어판 부록) 반복 교차 검증

특별히 개정판에서는 그래프를 손쉽게 구분할 수 있도록 풀 컬러 인쇄를 하였습니다! 흔쾌히 컬러 인쇄를 결정해 주신 한빛미디어 출판사에 감사드립니다.

  • 온라인/오프라인 서점에서 판매중입니다. [YES24], [교보문고], [한빛미디어]
  • 480 페이지, 종이책: 32,000원—>28,800원
  • 이 책에 실린 코드는 깃허브에서 주피터 노트북으로 볼 수 있습니다. [github], [nbviewer]
  • 이 책의 코드는 scikit-learn 0.20 버전에서 테스트 되었습니다.
  • 저자 안드레아스 뮐러와의 인터뷰는 한빛미디어 홈페이지에서 볼 수 있습니다.
  • 1판의 1장과 2장을 ‘파이썬 머신러닝‘ 페이지에서 읽을 수 있습니다.
  • 교보문고 Dev READIT 2018에 선택되어 이 책에 대한 칼럼을 썼습니다.

이 페이지에서 책의 에러타와 scikit-learn 버전 변경에 따른 바뀐 점들을 계속 업데이트 하겠습니다. 구글 그룹스 파이썬 머신러닝 메일링 리스트에 가입하시면 책의 에러타나 수정사항을 자동으로 수신할 수 있습니다.

이 책에 대해 궁금한 점이나 오류가 있으면 이 페이지 맨 아래 ‘Your Inputs’에 자유롭게 글을 써 주세요. 또 제 이메일을 통해서 알려 주셔도 되고 구글 그룹스 파이썬 머신러닝 Q&A에 글을 올려 주셔도 좋습니다.

적바림(미처 책에 넣지 못한 내용을 추가하고 있습니다)

감사합니다! 🙂


Outputs (aka. errata)

  1. (p104) 그림 2-24와 2-25가 잘못 되었습니다. 다음 그림으로 바꾸어야 합니다.(현*웅 님)
    2-24

    그림 2-24

    2-25

    그림 2-25

  2. (p124) 아래에서 두 번째 줄의 주석 번호를 48에서 51로 바꿉니다.(현*웅 님)
  3. (p36) Note 박스의 첫 번째 줄 끝에서 ‘ 라이브러리’를 ‘다섯 라이브러리’로 정정합니다.(현*웅 님)
  4. (p156) 마지막 줄 끝의 주석 번호를 64에서 68로 바꿉니다.(현*웅 님)
  5. (p161) NOTE 박스 끝의 주석 번호를 78에서 79로 바꿉니다.(현*웅 님)
  6. (p345) CAUTION 박스 끝의 주석 번호를 11에서 12로 바꿉니다.(현*웅 님)
  7. (p375) 마지막 줄의 주석 번호를 33에서 34로 바꿉니다.(현*웅 님)
  8. (p425) 페이지 중간에 있는 주석 번호를 12에서 14로 바꿉니다.(현*웅 님)
  9. (p447) 마지막 줄에 “컴퓨터에 장착된 CPU 코어를 최대한 활용하기 위해 n_jobs=-1로 지정했습니다”를 “Mecab은 Pickle 오류가 발생하기 때문에 n_jobs=1로 지정했습니다”로 정정합니다.(현*웅 님)
  10. (p108) 주석 40에서 “graphviz 모듈은 pip install graphviz 명령으로”를 “graphviz 모듈은 conda install graphviz 또는 pip install graphviz 명령으로”로 수정합니다.(현*웅 님)

 


Your Inputs

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