“파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝” 도서 개정 2판이 출간되었습니다. 개정 2판은 사이킷런 1.x의 최신 버전을 반영하였고 코랩을 사용하도록 코드를 업데이트했습니다. 자세한 내용은 개정 2판 도서 상세 페이지를 참고하세요! 🙂
이 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. 이 책은 온라인(YES24, 교보문고)/오프라인 서점에서 구입하실 수 있습니다. 구입하시면 저에게 큰 도움이 됩니다. 🙂
★★★★★ 정말 많은 머신러닝책을 봤다. 이 책이 당연 최고다.(red***** 님)
★★★★☆ 머신러닝을 실제로 활용하고 싶다면 반드시 읽어야할 책!(pa**3424 님)
♥♥♥♡ 머신러닝과 인공지능에 대한 입문서로, 파이썬과 사이킷런을 중심으로 머신러닝 애플리케이션을 만드는 모든 단계를 배우는데 유용 합니다.(sa**huh 님)
★★★★★ 저에겐 은인 같은 책입니다.(tac*** 님)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
- 왜 머신러닝인가?
- 왜 파이썬인가?
- scikit-learn
- 필수 라이브러리와 도구들
- 파이썬 2 vs. 파이썬 3
- 이 책에서 사용하는 소프트웨어 버전
- 첫 번째 애플리케이션: 붓꽃의 품종 분류
- 요약
지도 학습
- 분류와 회귀
- 일반화, 과대적합, 과소적합
- 지도 학습 알고리즘
- 분류 예측의 불확실성 추정
- 요약 및 정리
–
텐서 플로우 블로그 (Tensor ≈ Blog) 
벌써.. 2단원 까지 읽었네 책 사기 잘했어
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p235에 있는 소스코드의 주석에 대해:
# 비교를 위해 무작위로 클러스터를 할당합니다.
을 다음과 같이 변경하는 것이 좋겠습니다.
# 비교를 위해 초기 클러스터 중심의 무작위 할당을 고정합니다.
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# 비교를 위해 2개의 클러스터에 대한 각 샘플의 초기 무작위 할당을 고정합니다.
로 정정합니다.
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안녕하세요. 좋은 의견 감사드립니다. 저는 현재 주석으로도 코드를 이해하는데 어려움이 없다고 생각합니다. 보내주신 의견은 참고하겠습니다. 즐거운 하루 되세요. 🙂
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안녕하세요, 또 질문이 있어 댓글을 달게 되었습니다. 해당 책 p.394에 대한 내용입니다.
1) 해당 파일을 주석에 있는 링크에서 다운받았는데, 제 py 파일이 저장된 곳에서 압축을 풀면되는건가요?
2) 책에 나온대로 ! tree -dL 2 data/aclImdb 를 실행하면 “매개 변수가 너무 많습니다 – 2” 라는 에러메시지가 나옵니다.
책의 내용을 따라가려면 제가 무엇을 해야하는지 모르겠습니다. 아마도 제가 너무 초보자라 해당 책에서 생략된 기본적인 부분을 제가 모르고 있는듯 합니다.
늘 친절한 답변에 감사드립니다.
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잇 참고로 위의 tree 코드 이후의 코드 들은 성공적으로 진행되었습니다. 떄문에 질문 1번은 무시하셔도 됩니다. 시행착오 끝에 제대로 폴더를 호출했습니다 ^^
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혹시 윈도 컴퓨터를 사용하시죠? !tree data/aclImdb 와 같이 입력해 보세요.
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혹시 사람 얼굴인식하는 챕터에서 제 사진을 추가해서 제 얼굴도 인식하여 학습시킨 후 출력하고 싶은데 이럴땐 데이터셋이 있는 폴더에 제 사진을 추가한 후 어떤 작업을 거쳐야 하는지 혹시 도움을 주실수 있습니까..?
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안녕하세요. 얼굴 인식은 지도 학습 문제입니다. 이 책에는 포함된 것은 비지도 학습의 예입니다. 얼굴 인식은 검색 엔진에서 face recognition으로 검색하시면 많은 자료를 찾을 수 있습니다. 🙂
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안녕하세요. ‘파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝’ 교재의
260페이지 원 핫 인코딩 부분 에러 문의드립니다.
(에러 메시지 구글 검색, 데이터 재 다운로드, 깃허브 코드 재 다운로드 등
나름으로는 최선을 다했으나 해결이 안되기에 폐를 끼칩니다)
import os
data = pd.read_csv(
os.path.join(mglearn.datasets.DATA_PATH, “adult.data”), header=None, index_col=False,
names=[‘age’, ‘workclass’, ‘fnlwgt’, ‘education’, ‘education-num’,
‘marital-status’, ‘occupation’, ‘relationship’, ‘race’, ‘gender’,
‘capital-gain’, ‘capital-loss’, ‘hours-per-week’, ‘native-country’,
‘income’])
이 부분에서 데이터 읽어오는 과정에서 에러가 발생중입니다.
에러 메시지는 OSError: Initializing from file failed
(adult.data는 코드가 있는 폴더의 data/adult.data에 저장되어 있습니다.)
에러를 해결하려 노력하는 과정 중에서
pip install mglearn (원래 깔려있었지만 혹시나)
import mglearn
import pandas as pd
import numpy as np
등을 원 코드에 추가하였으나 같은 에러가 해결되지 않습니다.
이 부분을 넘어가면 그 다음부터는 에러가 발생하지 않으나,
294페이지 시티바이크에서 같은 패턴의 에러가 발생합니다.
원인은 동일한 것으로 판단됩니다.
citibike = mglearn.datasets.load_citibike()
OSError: Initializing from file failed
좋은 책인데 제 실력이 부족해 따라가기 어렵습니다. 도움 주시면 감사하겠습니다.
제 파이썬 버전은 3.6.5입니다.
CPython 3.6.5
IPython 6.4.0
sklearn 0.20.2
numpy 1.15.4
scipy 1.1.0
matplotlib 2.2.2
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안녕하세요. 아마도 판다스의 에러 메시지 같습니다. 이런 경우는 대부분 파일에 접근하지 못해서 생기는 문제입니다. adult.data 파일에 읽기 권한이 잘 부여 되어 있는지 확인해 보세요. 또 파일의 전체 경로에 한글 이름의 폴더가 있다면 판다스에서 읽지 못할 수 있습니다.
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안녕하세요 ㅎㅎㅎ 좋은 책 번역해주셔서 너무 감사합니다!!!!!!
책 열심히 공부하고있는데 햇갈리는게 있어서 여쭤보고싶어서 댓글 남깁니다 ㅎㅎㅎ
질문을 어떻게 드려야되는지 모르겠는데요 ㅠㅠㅠㅠ
ROC커브라는게 TPR-FRP곡선이라는건 알겠는데요,
X,Y축이 임계값0.5고정이 아닌 임계값에 따라 변화하는 TPR, FPR값을 그리는건가요??
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넵, 정확히 맞습니다! 🙂
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