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알고리즘 중심의 머신러닝을 배우고 싶은 분에게 추천합니다!
복잡한 머신러닝 알고리즘을 풍부한 컬러 그림으로 배웁니다!
출판사 제이펍
저작권사 쇼에이샤(翔泳社)
원서명 機械学習図鑑(원서 ISBN: 9784798155654)
저자명 아키바 신야, 스기야마 아세이, 데라다 마나부
역자명 이중민
출판일 2019년 12월 19일
페이지 260쪽
시리즈 I♥A.I. 21(아이러브 인공지능 21)
판 형 170*225*13.1
제 본 무선(soft cover)
정 가 26,000원
ISBN 979-11-88621-84-2(93000)
키워드 머신러닝 / 인공지능 / 기계학습 / 머신러닝 알고리즘 / 지도학습 / 비지도학습 / 데이터 처리 / 파이썬 / 사이킷런
분야 인공지능 / 머신러닝
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■ 2019/12/05 - [출간전 책소식] - 머신러닝 핵심 알고리즘을 파이썬 코드와 그래프로 배운다!
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(차례, 옮긴이 머리말, 머리말, 이 책에 대하여, 베타리더 후기, 1장 '머신러닝 기초' 일부, 2장 '지도학습' 일부, 3장 '비지도 학습' 일부)
머신러닝도감_sample.pdf정오표 페이지
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- 복잡한 머신러닝 알고리즘 구조를 한 권으로 배운다
- 컬러 그림을 풍부하게 수록하였다
- 알고리즘마다 사이킷런을 사용한 코드를 제공하므로 보면서 직접 실행할 수 있다
- 구조뿐만 아니라 실제 사용법과 주의점을 알 수 있다
- 머신러닝에 흥미를 느껴 공부를 시작한 분
- 좀 더 다양한 머신러닝 알고리즘을 알고 싶은 분
- 수식이 부담스러워서 머신러닝 관련 책을 읽기 어려워하는 분
- 문제에 따라 적절한 머신러닝 알고리즘을 선택하고 싶은 분
- 01 선형 회귀
- 02 정규화
- 03 로지스틱 회귀
- 04 서포트 벡터 머신
- 05 서포트 벡터 머신(커널 기법)
- 06 나이브 베이즈 분류
- 07 랜덤 포레스트
- 08 신경망
- 09 kNN(k-최근접 이웃 알고리즘)
- 10 PCA(주성분 분석)
- 11 LSA(잠재 의미 분석)
- 12 NMF(음수 미포함 행렬 분해)
- 13 LDA(잠재 디리클레 할당)
- 14 k-means(k-평균 알고리즘)
- 15 가우시안 혼합 모델
- 16 LLE(국소 선형 임베딩)
- 17 t-SNE(t-분포 확률적 임베딩)
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