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Python Machine Learning by Example

예제로 배우는 머신 러닝 알고리즘

요우시 리우 저/남궁영환 역 | 에이콘출판사 | 2018년 09월 07일 | 원서 : Python Machine Learning By Example: Easy-to-follow examples that get you up and running with machine learning 첫번째 리뷰어가 되어주세요. | 판매지수 12 판매지수란?
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품목정보

품목정보
발행일 2018년 09월 07일
쪽수, 무게, 크기 320쪽 | 188*235*19mm
ISBN13 9791161752037
ISBN10 116175203X

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책소개

목차

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저자 소개 (2명)

저 : 요우시 리우 (Yuxi(Hayden) Liu)
관심작가 알림신청 작가 파일
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. ... 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.
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역 : 남궁영환
관심작가 알림신청 작가 파일
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 ... 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.
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줄거리

1장, ‘파이썬과 머신 러닝 시작하기’에서는 파이썬을 이용해서 머신 러닝 분야를 경험할 수 있는 방법을 설명한다. 파이썬과 머신 러닝의 기본 내용을 충실히 다루고, 실제 프로그램을 실행할 때 필요한 소프트웨어 설치 방법을 소개한다.
2장, ‘텍스트 분석 알고리즘을 이용한 20 뉴스그룹 데이터세트 분석’에서는 데이터 수집, 피처(feature), 데이터 전처리 같은 중요한 개념을 설명한다. 아울러 차원 축소화 기술, 주성분 분석(PCA), KNN(K-nearest neighbors) 알고리즘도 다룬다.
3장, ‘나이브 베이즈를 이용한 스팸 메일 탐지’에서는 분류(classification)의 기본 개념, 나이브 베이즈 알고리즘 및 실제 코드 구현, 분류 성능 평가, 모델 선택과 튜닝, 교차 검증 등을 종합적으로 학습한다. 스팸 메일 탐지 같은 예제를 통해 실제로 어떻게 동작하는지도 살펴본다.
4장, ‘SVM을 이용한 뉴스 토픽 분류’에서는 다중 클래스 분류, 서포트 벡터 머신(SVM)의 기본 개념과, 이들을 토픽 분류에 적용시키는 방법을 알아본다. 아울러 커널 머신, 오버피팅, 정규화 같은 중요한 개념도 살펴본다.
5장, ‘트리 기반 알고리즘을 이용한 클릭스루 예측’에서는 의사결정 트리와 랜덤 포레스트 알고리즘에 대해 자세히 알아보고, 이를 광고 클릭스루 비율 문제에서 어떻게 활용하는지 학습한다.
6장, ‘로지스틱 회귀를 이용한 클릭스루 예측’에서는 로지스틱 회귀 분류기를 자세히 설명한다. 아울러 범주형 변수 인코딩, L1 정규화, L2 정규화, 피처 셀렉션, 온라인 러닝, 스토캐스틱 그래디언트 하강(SGD) 같은 중요한 개념도 자세히 다룬다.
7장, ‘회귀 알고리즘을 이용한 주가 예측’에서는 야후나 구글 금융 데이터를 비롯해 여러 데이터를 이용해 주식 시장의 주가 예측을 분석한다. 아울러 금융 업계에서 풀기 어려운 문제와 금융 관련 기본 개념도 간략하게 소개한다.
8장, ‘모범 사례’에서는 여러분이 배우고 실제로 개발하는 데 꼭 필요한 지식과 주의 사항, 요령을 소개한다.

이 책에서 다루는 여러 가지 프로젝트를 충실히 익히고 나면 파이썬 기반의 머신 러닝 에코시스템의 전체 개념이 더욱 명확하게 정립될 것이다.
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