파이썬 머신러닝

b6119391002_l이 글은 한빛미디어에서 출간한 “파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝” 도서의 1장과 2장의 내용입니다. 1장, 2장은 지도 학습에 관련한 중요한 내용을 모두 포함하고 있어서 많은 사람들에게 유익한 자료가 되길 기대합니다. 도서의 내용을 공개할 수 있도록 허락해 주신 한빛미디어 출판사에 깊이 감사드립니다. 이 책의 저작권은 한빛미디어(주)에 있으므로 무단 복제 및 무단 전제를 금합니다.

추천사

이 책에 대하여

소개

  1. 왜 머신러닝인가?
    1. 머신러닝으로 풀 수 있는 문제
    2. 문제와 데이터 이해하기
  2. 왜 파이썬인가?
  3. scikit-learn
    1. scikit-learn 설치
  4. 필수 라이브러리와 도구들
    1. 주피터 노트북
    2. NumPy
    3. SciPy
    4. matplotlib
    5. pandas
    6. mglearn
  5. 파이썬 2 vs. 파이썬 3
  6. 이 책에서 사용하는 소프트웨어 버전
  7. 첫 번째 애플리케이션: 붓꽃의 품종 분류
    1. 데이터 적재
    2. 성과 측정: 훈련 데이터와 테스트 데이터
    3. 가장 먼저 할 일: 데이터 살펴보기
    4. 첫 번째 머신러닝 모델: k-최근접 이웃 알고리즘
    5. 예측하기
    6. 모델 평가하기
  8. 요약

지도 학습

  1. 분류와 회귀
  2. 일반화, 과대적합, 과소적합
    1. 모델 복잡도와 데이터셋 크기의 관계
  3. 지도 학습 알고리즘
    1. 예제에 사용할 데이터셋
    2. k-최근접 이웃
    3. 선형 모델
    4. 나이브 베이즈 분류기
    5. 결정 트리
    6. 결정 트리의 앙상블
    7. 커널 서포트 벡터 머신
    8. 신경망(딥러닝)
  4. 분류 예측의 불확실성 추정
    1. 결정 함수
    2. 예측 확률
    3. 다중 분류에서의 불확실성
  5. 요약 및 정리

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