만들면서 배우는 기계 학습

1장 기계 학습이란
__1.1 기계 학습의 역사
____기계 학습
____기계 학습 시스템의 역사
__1.2 기계 학습 종류
____이 책에서 다루는 기계 학습 종류
____기계 학습 프로그램 구현 방법

2장 파라미터 조정에 의한 학습
__2.1 파라미터 조정과 학습
____학습 데이터 세트의 기계 학습과 파라미터 조정
____파라미터 조정 실행 예
__2.2 파라미터 조정에 의한 시계열 데이터 학습
____학습 데이터 세트 작성
____시계열 데이터의 변동 경향 학습

3장 귀납 학습
__3.1 암기 학습
____텍스트 마이닝과 기계 학습
____n-gram 출현빈도에 기초한 텍스트 데이터 학습
____일본어 텍스트 데이터 학습
__3.2 일반화 도입
____문서의 일반적인 특징 추출
____특징 추출에 응용

4장 감독 학습
__4.1 감독 학습이란
____감독에 의한 학습
____감독 학습 예
__4.2 감독 학습에 기초한 데이터 분류 시스템 구성
____의사결정 트리 구성 지원 프로그램
____분류 지식의 기계 학습 프로그램

5장 진화적 방법에 의한 규칙 학습
__5.1 진화적 방법에 의한 기계 학습
____랜덤 탐색과 계통적 탐색
____진화 연산
__5.2 유전자 알고리즘에 따른 지식 획득
____유전자 알고리즘 실제__
____유전자 알고리즘에 의한 지식 획득 프로그램

6장 신경망
__6.1 퍼셉트론형 신경망
____신경망
____퍼셉트론__
____퍼셉트론 학습
__6.2 역전파에 의한 학습__
____역전파에 의한 학습 과정
____역전파 프로그램
__6.3 신경망에 의한 실제 데이터 학습
____학습 준비
____bp.c 프로그램에 의한 학습과 미지의 데이터 예측

__부록
__A. Cygwin 내려받기와 인스톨
__B. testprogram.c 프로그램 소스 리스트
__C. 문자 코드 변환 프로그램 iconv 사용 방법
__D. 논리식과 논리연산
__E. 전수검사에 의한 퍼즐 풀이 프로그램