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책 정보
· 분류 : 국내도서 > 컴퓨터/모바일 > 컴퓨터 공학 > 자료구조/알고리즘
· ISBN : 9791192469805
· 쪽수 : 308쪽
· 출판일 : 2023-02-16
목차
지은이·옮긴이 소개 3
옮긴이 머리말 4
베타리더 후기 5
이 책을 읽는 방법 9
CHAPTER 1 머신러닝 기초 개념!!! 10
CHAPTER 2 교차검증!!! 23
CHAPTER 3 통계 기초 개념!!! 32
CHAPTER 4 선형회귀!!! 77
CHAPTER 5 경사 하강법!!! 85
CHAPTER 6 로지스틱 회귀!!! 110
CHAPTER 7 나이브 베이즈!!! 122
CHAPTER 8 모델 성능 평가하기!!! 138
CHAPTER 9 정규화로 과적합 방지하기!!! 166
CHAPTER 10 의사결정 트리!!! 185
CHAPTER 11 서포트 벡터 분류기와 서포트 벡터 머신(SVM)!!! 220
CHAPTER 12 신경망!!! 236
부록(학교에서 배웠겠지만 아마도 지금은 잊어버렸을 내용)!!! 273
감사의 말 304
찾아보기 306
책속에서
문제: 뒤에서 배울 내용이지만 머신러닝에는 분류 혹은 정량 예측을 하기 위한 다양한 방법이 존재합니다. 그렇다면 어떤 방법을 사용할지 어떻게 선택할 수 있을까요? 예를 들어, 이 검은색 직선을 사용해 몸무게로 키를 예측한다고 가정해봅시다. 혹은 이 구불구불한 초록색 곡선으로 몸무게를 기반으로 키를 예측한다고 해봅시다. 검은색 직선과 구불구불한 초록색 곡선 중 어떤 것을 사용해야 할까요? 해답: 머신러닝에서 어떤 방법을 사용할지를 결정한다는 것의 의미는 일반적으로 해당 방법을 시도해보고 성능을 확인한다는 뜻입니다. 예를 들어 이 사람의 몸무게가 이 정도라면… 검은색 직선은 이 사람의 키가 이 정도라고 예측할 것입니다. 이와 반대로, 구불구불한 초록색 곡선은 이 사람의 키가 조금 더 클 것이라 예측하네요.
딥러닝 합성곱 신경망처럼 멋있어 보이는 머신러닝 방법은 매우 많습니다. 그리고 매년 새롭고 흥미로운 방법들이 많이 쏟아지고 있습니다. 하지만 어떤 방법을 사용하든 가장 중요한 점은 테스트 데이터에서 좋은 성능을 내야 한다는 점입니다. BAM!!! 이제 머신러닝에 대한 주요 개념을 몇 가지 살펴보았으니 멋져 보이는 머신러닝 용어 몇 가지를 알아봅시다. 잘 기억해두면 여러분이 댄스 파티에 참석했을 때 똑똑해 보일 수 있을 거예요.
