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Python Machine Learning By Example 예제로 배우는 머신 러닝 알고리즘

요우시 리우 지음 | 남궁영환 옮김 | 에이콘출판 | 2018년 09월 07일 출간
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상품상세정보
ISBN 9791161752037(116175203X)
쪽수 320쪽
크기 188 * 236 * 21 mm /742g 판형알림
이 책의 원서/번역서 Python Machine Learning by Example/(Hayden) Liu, Yuxi

책소개

이 책이 속한 분야

▶ 파이썬 머신 러닝에 관한 내용을 담은 전문서적입니다.

저자소개

저자 : 요우시 리우

캐나다 토론토의 다국적 온라인 미디어 회사에서 메시징 앱 최적화를 담당하고 있는 데이터 과학자다. 소셜 그래프 마이닝, 소셜 개인화, 사용자 통계 분석과 관심사 예측, 스팸 탐지, 추천 시스템과 관련된 일을 주로 한다. 수년간 데이터 과학자로서 다양한 온라인 광고 회사에서 일한 경력이 있으며 광고 최적화, 클릭스루 비율과 변환 비율 예측, 클릭 위조 탐지 등에 머신 러닝 관련 전문 지식을 적극적으로 적용해왔다. 캐나다의 토론토 대학교(University of Toronto)에서 학위를 마쳤으며 석사 학위 과정 중 5개의 논문을 미국전기전자학회에서 발간하는 IEEE 트랜잭션스(IEEE Transactions)와 IEEE 콘퍼런스(IEEE Conference) 등에 게재했다. 웹사이트에서 데이터를 수집하고 가치 있는 인사이트를 뽑아내는 일에서 큰 즐거움을 느끼며 금융 투자에도 대단히 열정적이다.

역자 : 남궁영환

고려대학교 컴퓨터학과(학사/석사)와 서던캘리포니아 대학교(석사)를 졸업하고, 플로리다 대학교에서 데이터 마이닝을 주제로 컴퓨터공학 박사 학위를 취득했다. 삼성SDS연구소에서 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터 인프라 플랫폼, 데이터 과학/분석에 관한 다양한 최신 기술을 연구하며 개발 과제를 수행했다. 클라우드 기반 빅데이터 처리와 분석에 관한 풍부한 컨설팅 경험도 갖고 있다. 현재는 아마존 웹 서비스(Amazon Web Services)에서 AI/ML Specialist Solutions Architect로 활동 중이다.

작가의 말

데이터 과학과 머신 러닝은 요즘 기술 분야에서 가장 주목 받는 유행이다. 데이터 마이닝과 베이지안 분석의 꾸준한 인기에 힘입어 머신 러닝에 대한 관심도 증가하는 추세다. 이 책을 통해 머신 러닝의 세계에 첫발을 잘 디딜 수 있기를 바란다.

목차

1장. 파이썬과 머신 러닝 시작하기
__머신 러닝은 무엇이고, 왜 필요한가
__머신 러닝의 개요
__머신 러닝 알고리즘의 역사
__데이터를 이용한 일반화
__오버피팅, 언더피팅, 바이어스 분산 트레이드오프
____교차 검증을 이용한 오버피팅 방지
__정규화를 이용한 오버피팅 방지
__피처 선택과 차원 축소화를 통한 오버피팅 방지
__전처리, 탐색 작업, 피처 엔지니어링
____결측값 처리
____레이블 인코딩
____원 핫 인코딩
____스케일링
____다항형 피처
____파워 변환
____비닝
__모델의 조합
____배깅
____부스팅
____스태킹
____블렌딩
____보팅과 평균화
__소프트웨어 설치와 설정
__문제 해결과 도움 요청 방법
__요약


2장. 텍스트 분석 알고리즘을 이용한 20 뉴스그룹 데이터세트 분석
__NLP란
__newsgroups 데이터
__데이터 확보
__피처에 대해 생각해보자
__시각화
__데이터 전처리
__클러스터링
__토픽 모델링
__요약


3장. 나이브 베이즈를 이용한 스팸 메일 탐지
__분류란 무엇인가
__분류의 유형
__텍스트 분류 애플리케이션
__나이브 베이즈란
__예제를 통한 베이즈 정리의 이해
__나이브 베이즈의 메커니즘
__나이브 베이즈의 구현
__분류기의 성능 평가
__모델 튜닝과 교차 검증
__요약


4장. SVM을 이용한 뉴스 토픽 분류
__3장 복습과 IDF
__SVM
____SVM의 원리
____SVM 구현
____SVM 커널 함수
____선형 커널 함수와 RBF 커널 함수의 비교
__SVM을 이용한 뉴스 토픽 분류
__추가 예제: SVM를 이용해 심전도 데이터로 태아 상태 분류
__요약


5장. 트리 기반 알고리즘을 이용한 클릭스루 예측
__광고 클릭스루 예측이란
__수치형 데이터와 범주형 데이터
__의사결정 트리 분류기
____의사결정 트리 생성
____트리 분할 측정 기준
____의사결정 트리 구현
__의사결정 트리를 이용한 클릭스루 예측
__랜덤 포레스트: 의사결정 트리의 피처 배깅
__요약


6장. 로지스틱 회귀를 이용한 클릭스루 예측
__원 핫 인코딩: 범주형 피처를 수치형 피처로 변환
__로지스틱 회귀 분류기
____로지스틱 회귀
____로지스틱 회귀의 동작 원리
____그래디언트 하강을 통한 로지스틱 회귀 모델 학습
__그래디언트 하강 기법과 로지스틱 회귀를 이용한 클릭스루 예측
____스토캐스틱 그래디언트 하강 기법을 이용한 로지스틱 회귀 모델 학습
____정규화 기법을 이용한 로지스틱 회귀 모델 학습
____온라인 러닝을 이용한 대규모 데이터세트 학습
____다중클래스 분류 처리
__피처 셀렉션과 랜덤 포레스트 비교
__요약


7장. 회귀 알고리즘을 이용한 주가 예측
__유가 증권 시장과 주가
__회귀의 기본 개념
__회귀 알고리즘을 이용한 주가 예측
____피처 엔지니어링
____데이터 확보와 피처 생성
____선형 회귀
____의사결정 트리 회귀
____서포트 벡터 회귀
____회귀 성능 평가
____회귀 알고리즘을 이용한 주가 예측
__요약


8장. 모범 사례
__머신 러닝 워크플로우
__데이터 준비 단계에서 참고할 모범 사례
____모범 사례 1: 프로젝트의 목표를 완전히 이해할 것
____모범 사례 2: 관련된 모든 필드를 수집할 것
____모범 사례 3: 필드 값에 대한 일관성을 유지할 것
____모범 사례 4: 결측 데이터 처리
__학습 데이터세트 생성 단계에서 참고할 모범 사례
____모범 사례 5: 수치형 값을 지닌 범주형 피처 판단
____모범 사례 6: 범주형 피처로 인코딩 여부 결정
____모범 사례 7: 피처 선택 여부를 결정하고 선택할 경우 어떻게 할지도 결정한다
____모범 사례 8: 차원 축소화 여부를 결정하고 선택할 경우 어떻게 할지도 결정한다
____모범 사례 9: 피처 스케일링 여부 결정
____모범 사례 10: 도메인 전문성을 이용한 피처 엔지니어링 수행
____모범 사례 11: 도메인 전문성 없이 피처 엔지니어링 수행
____모범 사례 12: 각 피처가 생성 과정 문서화하기
__모델 학습, 평가, 선정 단계에서 참고할 모범 사례
____모범 사례 13: 적절한 알고리즘 선택
____모범 사례 14: 오버피팅을 줄일 것
____모범 사례 15: 오버피팅과 언더피팅이 있는지 진단할 것
__모델 배포, 모니터링 단계에서 참고할 모범 사례
____모범 사례 16: 모델 저장, 로딩, 재사용
____모범 사례 17: 모델 성능 모니터링
____모범 사례 18: 정기적으로 모델 업데이트
__요약

출판사 서평

# 요약 #

머신 러닝은 이제 거의 모든 비즈니스에서 필수적인 기술로 자리잡고 있다. 하지만 이런 인기에도 불구하고 많은 사람이 여전히 머신 러닝에 장벽을 느끼고 있다. 이 책은 파이썬부터 머신 러닝에서 필요한 소프트웨어 설치, 다양한 머신 러닝 알고리즘 소개뿐 아니라 비즈니스 문제의 활용 방법까지 알기 쉽게 소개한다. 실행 결과를 바로 확인할 수 있는 소스 코드와 친절한 설명으로 머신 러닝의 기초를 확실히 다질 수 있을 것이다.

# 이 책에서 다루는 내용 #

ㆍ파이썬을 적극 활용한 데이터 추출, 가공, 탐색 기술... 더보기

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