만화로 쉽게 배우는 머신러닝

서장 머신러닝을 가르쳐 주세요!
윤서의 방 ① 윤서와 여고생 지민

제1장 회귀란 어떻게 하는 거야?
1.1 숫자를 예측하는 어려움
1.2 설명변수에서 목표변수를 구한다
1.3 선형회귀함수를 구한다
1.4 정칙화의 효과
윤서의 방 ② 수학 복습 ①

제2장 분류는 어떻게 하는 거야?
2.1 데이터를 정리한다
2.2 데이터에서 클래스를 예측한다
2.3 로지스틱 분류
2.4 결정나무를 이용한 분류
윤서의 방 ③ 수학 복습 ②

제3장 결과의 평가
3.1 테스트 데이터로 평가하지 않으면 의미가 없다
3.2 학습 데이터?검증 데이터?테스트 데이터
3.3 교차확인법
3.4 정확성?정밀도?재현율?값
윤서의 방 ④ 수학 복습 ③

제4장 딥러닝
4.1 뉴럴 네트워크
4.2 오차역전파법을 이용한 학습
4.3 심층학습에 도전
4.3.1 딥 뉴럴 네트워크의 문제점
4.3.2 다계층학습을 이용한 방법(1) 사전학습법
4.3.3 다계층학습을 이용한 방법(2) 활성화 함수
4.3.4 다계층학습을 이용한 방법(3) 과적합의 회피
4.3.5 특화된 구조의 뉴럴 네트워크
윤서의 방 ⑤ 수학 복습 ④

제5장 앙상블 학습
5.1 버깅
5.2 랜덤 포레스트
5.3 부스팅
윤서의 방
⑥ 수학 복습 ⑤

제6장 비지도 학습
6.1 클러스터링
6.1.1 계층적 클러스터링
6.1.2 분할 최적화 클러스터링
6.2 행렬 분해
윤서의 방 ⑦ 수학 복습 ⑥

에필로그
참고문헌
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