파이썬을 활용한 머신러닝 쿡북

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★★★★★ 좋은 내용, 멋진번역이네요(s9055038 님)
★★★★★ 머신러닝 전문가의 참고도서!(kjooh0220 님)
♥♥♥♥ 데이터사이언스 전처리 실무를 다루는 끝판왕!(na**mjjang 님)

‘파이썬을 활용한 머신러닝 쿡북’은 크리스 알본Chris Albon이 쓴 아마존 베스트셀러 ‘Machine Learning with Python Cookbook’의 번역서입니다.

이 책은 넘파이, 판다스, 사이킷런, 케라스 등을 사용한 머신러닝 핵심 레시피를 담고 있습니다. 짧은 레시피에서 부족한 부분은 덧붙임 섹션에 보완했습니다. 이 책에서 크리스만의 간결한 문장과 깔끔한 코드를 맛볼 수 있습니다. 어떤 작업을 하려는데 갑자기 메서드가 떠오르지 않을 때를 대비하여 책장에 꼭 들여 놓으세요! 🙂

  • 온라인/오프라인 서점에서 판매중입니다. [교보문고] [Yes24]
  • 508페이지, 컬러: 33,000원 –> 29,700원, 전자책: 26,400원
  • 이 책에 실린 코드는 깃허브에 있습니다.
  • 책의 코드는 케라스 2.2.4를 기준으로 하지만 깃허브는 최신 텐서플로 2.x을 기반으로 업데이트했습니다.
  • 이 책의 코드는 numpy 1.16.2, scikit-learn 0.21.2, 0.22.0, 0.23.0 pandas 0.24.2, TensorFlow 2.2.0, 2.3.0(또는 keras 2.2.4)에서 테스트 되었습니다.

이 페이지에서 책의 에러타와 라이브러리 버전 변경에 따른 바뀐 점들을 계속 업데이트 하겠습니다. 구글 그룹스의 머신러닝/딥러닝 도서 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 머신러닝/딥러닝 도서 Q&A에 글을 올려 주셔도 좋습니다.

감사합니다! 🙂


Outputs (aka. errata)

  • 1~5: 2쇄에 반영되었습니다.
  1. (p60) 두 번째 코드 블럭의 주석에서 “랜덤하게 10번을 뽑습니다”를 “랜덤하게 5번을 뽑습니다”로 정정합니다.(이*찬 님)
  2. (p191) 레시피 7.4의 해결 섹션에 있는 코드 중에서 주석 “다섯 개의 날짜를 만듭니다”를 “150개의 날짜를 만듭니다”로 정정합니다.
  3. (p364) 두 번째 줄에서 “레시피 13.3 참조”를 “레시피 14.3 참조”로 정정합니다.(이*찬 님)
  4. (p456) 케라스 2.3 버전부터는 compile() 메서드의 metrics 매개변수에 쓴 문자열이 그대로 history 객체의 키 값이 됩니다. 케라스 2.3 버전 이상을 쓴다면 456페이지 아래쪽 코드 블럭의 첫 번째, 두 번째 줄에서 history.history["acc"]history.history["val_acc"]history.history["accuracy"]history.history["val_accuracy"] 로 바꾸어 주세요.(이*찬 님)
  5. (p93) ‘설명’ 단락의 첫 줄에서 value_uniquevalue_counts로 정정합니다.(정*민 님)
  6. (p151) 13번째 줄에서 OneHot EncoderOneHotEncoder로 정정합니다.
  7. (p136) 페이지 중간의 코드 중에서 Binarizer(18)Binarizer(threshold=18) 로 변경합니다. 사이킷런 0.23버전부터 이 매개변수가 0.25 버전에서 키워드 매개변수로 변경된다는 경고가 출력됩니다.
  8. (p422~423) p422 코드 중에서 KMeans(n_clusters=3,  random_state=0, n_jobs=-1)에 있는 n_jobs=-1을 삭제합니다. KMeans는 사이킷런 0.23 버전부터 OpenMP 기반으로 바뀌어 기본적으로 가능한 모든 코어를 활용합니다. p423에 8번째 줄의 “이렇게 하기 위해 n_jobs=-1로 설정합니다“를 “사이킷런 0.23버전부터 KMeans 클래스는 기본적으로 가능한 모든 코어를 사용합니다“로 변경합니다.
  9. (p458) from keras.callbacks import EarlyStopping, ModelCheckpointfrom keras import regularizer로 바꾸고, 렐루 활성화 함수를 사용하는 2개의 Dense 층을 추가하는 코드에 규제 매개변수 kernel_regularizer=regularizers.l2(0.01)를 추가합니다.(서*교 님)
  10. (p459) fit() 메서드 코드에서 epochs=3으로 바꾸고 callbacks=callbacks 매개변수를 삭제합니다.(서*교 님)

Your Inputs

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