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머신러닝 인 액션 기계 학습 알고리즘으로 데이터 마이닝하기

반양장
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
원서명/저자명 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.

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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