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머신러닝 인 액션 기계 학습 알고리즘으로 데이터 마이닝하기

반양장본
피터 해링턴 지음 | 김영진 옮김 | 제이펍 | 2013년 06월 26일 출간
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상품상세정보
ISBN 9788994506661(8994506667)
쪽수 448쪽
크기 188 * 245 * 25 mm /952g 판형알림
이 책의 원서 Machine learning in action/Harrington, Peter

책소개

이 책이 속한 분야

『머신러닝 인 액션』은 개발자를 위해 작성된 지침서다. 통계자료 처리, 데이터 분석, 데이터 시각화 등을 독자들의 업무에 바로 적용할 수 있도록 알고리즘 주요 부분을 재사용 가능한 코드로 사용하였다. 독특하고 다양한 파이썬 예제를 통해 분류, 예측, 추천 그리고 고차원 속성을 요약하고 간소화하는 개념과 방법을 이해할 수 있다.

저자소개

저자 : 피터 해링턴

저자 피터 해링턴(Peter Harrington)은 전기 공학 분야의 학사 및 석사 학위를 가지고 있다. 캘리포니아와 중국에 있는 인텔 기업에서 7년간 일했으며, 다섯 개의 미국 특허를 보유하고 있다. 그의 논문은 세 개의 학술 저널에 게재되었고, 현재 질라바이트 주식회사(Zillabyte Inc.)의 수석 과학자이다. 질라바이트에 합류하기 전 2년간 기계 학습 소프트웨어 상담가로 일했었다. 현재는 프로그램 대회에 참가하기도 하고 3D 프린터를 만들기도 하면서 자유 시간을 보내고 있다.

역자 : 김영진

역자 김영진은 로봇을 좋아하던 10살 소년의 막연한 꿈은 어느덧 열망이 되어 인공지능 분야에 입문하게 되었다. 단순한 작업을 위해 만들어진 기계가 아닌, 사람처럼 느끼고 생각하는 로봇을 만들겠다는 꿈을 이루기 위해서는 해야 할 연구의 크기가 만만치 않음을 실감하며 잠시 잠깐 후회한 적도 있으나, 꿋꿋이 꿈을 향해 가던 중 귀한 인연이 닿아 첫 번역서인 《머신러닝 인 액션》의 작업에 동참하게 되었다. 현재 숭실대학교 인공지능 연구실 BI팀 소속으로 배움을 쌓아가고 있다.

목차

역자 머리말
머리말
감사의 글
이 책에 대하여
겉표지 삽화에 대하여

제1부 분류
1장 기계 학습 기초
2장 K-최근접 이웃 알고리즘
3장 의사결정 트리: 한 번에 하나의 속성으로 데이터 집합 분할하기
4장 나이브 베이스: 확률 이론으로 분류하기
5장 로지스틱 회귀
6장 지지 벡터 머신
7장 에이다부스트 메타 알고리즘으로 분류 개선하기

제2부 회귀로 수치형 값 예측하기
8장 회귀: 수치평 값 예측하기
9장 트리 기반 회귀

제3부 비지도 학습
10장 K-평균 군집화: 항목 표시가 없는 아이템 그룹 짓기
11장 어프라이어리 알고리즘으로 연관 분석하기
12장 FP-성장 알고리즘으로 빈발 아이템 집합 찾기

제4부 부가적인 도구들
13장 데이터 간소화를 위한 주요 구성요소 분석 사용하기
14장 특이 값 분해로 데이터 간소화하기
15장 빅 데이터와 맵 리듀스

부록 A 파이썬 시작하기
부록 B 선형대수학
부록 C 확률 다시 보기
부록 D 리소스

찾아보기

책 속으로

기계 학습은 컴퓨터 과학과 기술 그리고 통계학의 교차로에 놓여있으며, 때로는 다른 학문에서 사용되기도 한다. 나중에 보면 알 수 있겠지만, 이것은 정치에서 지구과학까지 많은 분야에서 응용될 수 있다. 이것은 다양한 문제들에 적용할 수 있는 도구이다. 데이터를 해석하고 실행해야 하는 분야에서 기계 학습 기술을 사용한다면 이득을 얻을 수 있다.
-5

당신은 데이터를 파악하기 위해 얼마간의 시간을 보내게 될 것이며, 데이터에 대해 더 많은 것을 알아야만 성공적인 응용 프로그램을 구축할 수 있게 될 것이다. 데이터에 대해 알고자 하... 더보기

출판사 서평

빅 데이터 분석의 핵심 기술, 기계 학습!
《머신러닝 인 액션》은 개발자를 위해 작성된 지침서다. 통계자료 처리, 데이터 분석, 데이터 시각화 등을 독자들의 업무에 바로 적용할 수 있도록 알고리즘 주요 부분을 재사용 가능한 코드로 사용하였다. 독특하고 다양한 파이썬 예제를 통해 분류, 예측, 추천 그리고 고차원 속성을 요약하고 간소화하는 개념과 방법을 이해하게 될 것이다.

최고의 한 수를 위한 데이터 마이닝!
컴퓨터는 자신의 성능을 개선하기 위해 경험적 지식을 활용한다. 이러한 학습을 위해서는 데이터를 얻는 프로그램이 있어... 더보기

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