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나의 첫 머신러닝 / 딥러닝

나의 첫 머신러닝 / 딥러닝

  • 허민석
  • |
  • 위키북스
  • |
  • 2019-01-10 출간
  • |
  • 336페이지
  • |
  • 175X235X17mm
  • |
  • ISBN 9791158391300
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출판사서평

★ 이 책에서 배우는 내용 ★

머신러닝 필수 개념
딥러닝 필수 개념
k-최근접 이웃
서포트 벡터 머신
의사결정 트리
나이브 베이즈
앙상블
군집화
선형회귀
로지스틱 회귀
주성분 분석
다층 퍼셉트론
컨볼루셔널 뉴럴 네트워크(CNN)
순환신경망(RNN)
오토인코더
Word2Vec

목차

· 01장: 개발자가 처음 만난 머신러닝의 세계
1.1 머신러닝이란?
1.2 프로젝트 과정 미리보기
1.3 실습의 중요성

· 02장: 개발 환경 구성
2.1 예제 코드 다운로드
2.2 아나콘다 설치
2.3 자동 환경 구성
2.4 수동 환경 구성
__2.4.1 아나콘다 가상환경 만들기
__2.4.2 Pandas
__2.4.3 NumPy
__2.4.4 Keras
__2.4.5 TensorFlow
__2.4.6 scikit-learn
__2.4.7 seaborn
__2.4.8 주피터 노트북 설치
2.5 실습 요령

· 03장: 자주 등장하는 머신러닝 필수 개념
3.1 지도학습과 비지도학습
__3.1.1 지도학습
__3.1.2 비지도학습
3.2 분류와 회귀
__3.2.1 분류
__3.2.2 회귀
3.3 과대적합과 과소적합
__3.3.1 과소적합
__3.3.2 과대적합
3.4 혼동 행렬
3.5 머신러닝 모델의 성능 평가
__3.5.1 TP(true positive) - 맞는 것을 올바르게 예측한 것
__3.5.2 TN(true negative) - 틀린 것을 올바르게 예측한 것
__3.5.3 FP(false positive) - 틀린 것을 맞다고 잘못 예측한 것
__3.5.4 FN(false negative) - 맞는 것을 틀렸다고 잘못 예측한 것
__3.5.5 정확도
__3.5.6 정밀도
__3.5.7 재현율
__3.5.8 F1 점

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