수학 없이 배우는 데이터 과학과 알고리즘

1장. 기초 훑어보기

__1.1 데이터 준비
____데이터 포맷
____변수 타입
____변수 선택
____특징 엔지니어링
____누락된 데이터
__1.2 알고리즘 선택
____비지도학습
____지도학습
____강화 학습
____이 밖에 고려해야 할 점
__1.3 파라미터 튜닝
__1.4 결과 평가하기
____분류 지표
____회귀 지표
____검증
__1.5 요약

2장. 평균 군집화

__2.1 고객 군집 찾기
__2.2 예제: 영화 팬들의 성향 프로필
__2.3 군집 정의하기
____얼마나 많은 군집이 존재하는가?
____군집의 포함 관계는 어떤가?
__2.4 제약
__2.5 요약

3장. 주성분 분석

__3.1 식품의 영양 성분 파악
__3.2 주성분
__3.3 예제: 식품 그룹 분석
__3.4 제약
__3.5 요약

4장. 연관 규칙

__4.1 구매 패턴 발견하기
__4.2 지지도와 신뢰도, 향상도
__4.3 예제: 식료품 거래 분석
__4.4 Apriori 원칙
____지지도가 높은 품목 집합 찾기
____신뢰도나 향상도가 높은 품목 규칙 찾기
__4.5 제약
__4.6 요약

5장. 소셜 네트워크 분석

__5.1 관계 매핑하기
__5.2 예제: 무기 거래로 엿보는 지정학
__5.3 루뱅 메서드
__5.4 페이지랭크 알고리즘
__5.5 제약
__5.6 요약

6장. 회귀 분석

__6.1 추세선 찾기
__6.2 예제: 주택 가격 예측
__6.3 기울기 하강법
__6.4 회귀 계수
__6.5 상관 계수
__6.6 제약
__6.7 요약

7장. k-최근접 이웃과 이상 감지

__7.1 식품 감별
__7.2 유유상종
__7.3 예제: 와인의 차이 알아내기
__7.4 이상 감지
__7.5 제약
__7.6 요약

8장. 서포트 벡터 머신

__8.1 "아니요"냐, "절대 아니요!"냐?
__8.2 예제: 심장병 예측
__8.3 최적 경계 그리기
__8.4 제약
__8.5 요약

9장. 의사결정 트리

__9.1 재앙에서 살아남을지 예측하기
__9.2 예제: 타이타닉 탈출하기
__9.4 제약
__9.5 요약

10장. Random Forests

__10.1 대중의 지혜
__10.2 예제: 범죄 예측
__10.3 앙상블
__10.4 부트스트랩 집계
__10.5 제약
__10.6 요약

11장. 신경망

__11.1 두뇌 흉내 내기
__11.2 예제: 수기 숫자 인식
__11.3 신경망의 구성 요소
__11.4 활성화 규칙
__11.5 제약
__11.6 요약

12장. A/B 테스트와 멀티 암드 밴딧

__12.1 A/B 테스트의 기초
__12.2 A/B 테스트의 제약
__12.3 입실론 감소 전략
__12.4 예제: 멀티 암드 밴딧
__12.5 '승자 고집하기'에 얽힌 재밌는 사연
__12.6 입실론 감소 전략의 제약
__12.7 요약

부록

__A. 지도학습 알고리즘 개요
__B. 지도학습 알고리즘 개요
__C. 튜닝 파라미터 목록
__D. 다양한 평가 지표
____분류 지표
____회귀 지표