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머신러닝 도감 : 그림으로 공부하는 머신러닝 알고리즘 17

원제 : 機械學習圖鑑 見て試してわかる機械學習アルゴリズムの仕組み
소득공제

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책소개

알고리즘 중심의 머신러닝을 배우고 싶은 분에게 추천합니다!
복잡한 머신러닝 알고리즘을 풍부한 컬러 그림으로 배웁니다!

이 책은 복잡한 머신러닝 알고리즘을 그림과 함께 하나하나 살펴보는 입문서입니다. 전문가가 아닌 사람도 머신러닝을 이해할 수 있도록 지도 학습과 비지도 학습에 해당하는 17가지 알고리즘을 설명합니다. 또한, 사이킷런 기반의 파이썬 예제 코드를 구글 콜랩 등에서 바로 실행하며 읽을 수 있습니다.

[이 책의 특징]
. 복잡한 머신러닝 알고리즘 구조를 한 권으로 배운다
. 컬러 그림을 풍부하게 수록하였다
. 알고리즘마다 사이킷런을 사용한 코드를 제공하므로 보면서 직접 실행할 수 있다
. 구조뿐만 아니라 실제 사용법과 주의점을 알 수 있다

출판사 서평

[이 책의 대상 독자]
. 머신러닝에 흥미를 느껴 공부를 시작한 분
. 좀 더 다양한 머신러닝 알고리즘을 알고 싶은 분
. 수식이 부담스러워서 머신러닝 관련 책을 읽기 어려워하는 분
. 문제에 따라 적절한 머신러닝 알고리즘을 선택하고 싶은 분

[책에서 소개하는 알고리즘 17]
01 선형 회귀
02 정규화
03 로지스틱 회귀
04 서포트 벡터 머신
05 서포트 벡터 머신(커널 기법)
06 나이브 베이즈 분류
07 랜덤 포레스트
08 신경망
09 kNN(k-최근접 이웃 알고리즘)
10 PCA(주성분 분석)
11 LSA(잠재 의미 분석)
12 NMF(음수 미포함 행렬 분해)
13 LDA(잠재 디리클레 할당)
14 k-means(k-평균 알고리즘)
15 가우시안 혼합 모델
16 LLE(국소 선형 임베딩)
17 t-SNE(t-분포 확률적 임베딩)

목차

CHAPTER 1 머신러닝 기초 1
1.1 머신러닝 소개 3
머신러닝 3
머신러닝의 유형 4
머신러닝의 활용 10
1.2 머신러닝 준비하기 11
데이터의 중요성 11
지도 학습(분류)의 예 14
구현 방법 17
비지도 학습의 예 19
시각화 23
그래프의 종류와 표현 방법: matplotlib을 이용한 그래프 출력 29
판다스를 이용해 데이터를 이해하고 다루기 38
마치며 45

CHAPTER 2 지도 학습 47
01 선형회귀 49
기본 개념 49
알고리즘 50
더 나아가기 53
02 정규화 58
기본 개념 58
알고리즘 61
더 나아가기 64
03 로지스틱 회귀 67
기본 개념 67
알고리즘 69
더 나아가기 71
04 서포트 벡터 머신 74
기본 개념 74
알고리즘 75
더 나아가기 77
05 커널 기법을 적용한 서포트 벡터 머신 80
기본 개념 81
알고리즘 81
더 나아가기 83
06 나이브 베이즈 분류 86
기본 개념 86
알고리즘 89
더 나아가기 93
07 랜덤 포레스트 94
기본 개념 94
알고리즘 95
더 나아가기 99
08 신경망 101
기본 개념 101
알고리즘 104
더 나아가기 108
09 k-최근접 이웃 알고리즘(kNN) 110
기본 개념 110
알고리즘 112
더 나아가기 113

CHAPTER 3 비지도 학습 117
10 주성분 분석 119
기본 개념 119
알고리즘 121
더 나아가기 124
11 잠재 의미 분석 125
기본 개념 125
알고리즘 127
더 나아가기 131
12 음수 미포함 행렬 분해 132
기본 개념 132
알고리즘 134
더 나아가기 136
13 잠재 디리클레 할당 139
기본 개념 139
알고리즘 141
더 나아가기 143
14 k-평균 알고리즘 146
기본 개념 146
알고리즘 147
더 나아가기 149
15 가우시안 혼합 모델 151
기본 개념 151
알고리즘 152
더 나아가기 156
16 국소 선형 임베딩 157
기본 개념 157
알고리즘 158
더 나아가기 161
17 t-분포 확률적 임베딩 163
기본 개념 163
알고리즘 164
더 나아가기 168

CHAPTER 4 평가 방법과 여러 가지 데이터 처리 171
4.1 평가 방법 173
지도 학습의 평가 173
분류 문제의 평가 방법 174
회귀 문제의 평가 방법 183
평균제곱오차와 결정계수의 차이 188
다른 알고리즘을 이용할 때와 비교 188
하이퍼 파라미터 설정 190
모델의 과적합 191
과적합을 막는 방법 192
학습 데이터와 검정 데이터 나누기 193
교차 검증 196
하이퍼 파라미터 탐색하기 198
4.2 문서 데이터의 전처리 202
단어 빈도 수를 이용한 변환 202
TF-IDF를 이용한 변환 203
머신러닝 모델에 적용 204
4.3 이미지 데이터 변환하기 207
픽셀 밝기 값 활용하기 207
변환한 벡터 데이터로 머신러닝 모델 만들기 209

CHAPTER 5 파이썬 개발 환경 211
5.1 파이썬 3 설치 213
윈도우 10 213
macOS 214
리눅스 215
아나콘다를 윈도우 10에 설치 216
5.2 가상 환경 218
표준 개발 환경에서 가상 환경 설정하기 218
아나콘다 220
5.3 외부 라이브러리 설치 221
외부 라이브러리 221
외부 라이브러리 설치 221

참고문헌 223

APPENDIX 부록 225
읽으면 도움 되는 수학 개념 몇 가지 226
이 책의 주요 용어 230

찾아보기 237

본문중에서

머신러닝은 학습 대상에 따라 다양한 알고리즘 중 적절한 것을 선택해 사용합니다. 이 책은 여러분이 적절한 머신러닝 알고리즘을 선택하도록 돕는다는 목적으로 썼습니다. 이 책을 읽은 후에는 실제로 머신러닝을 수행할 때 필요한 머신러닝 알고리즘 각각의 특성을 이해할 것입니다.
_4페이지

모델을 구현하고 학습과 예측을 진행했으므로 pred 변수에 저장된 데이터를 어떻게 클러스터링했는지 확인하겠습니다. 여기에서는 데이터를 시각화해 클러스터링한 결과를 확인합니다. 다음 샘플 코드를 실행하면 데이터를 시각화한 그래프를 출력할 수 있습니다.
_22페이지

LASSO 회귀는 사각형 그래프를 나타내는 함수와 만나는 접점을 계산하므로 학습 파라미터가 0
이 되기 쉽다는 특징이 있습니다. 이 특징 때문에 파라미터가 0인 특징을 사용하지 않고 모델을
구축할 수 있습니다. 즉, LASSO 회귀 기반의 특징을 선택하면 모델을 일반화하거나 해석하기 쉽습니다.
_66페이지

랜덤 포레스트를 이용한 특징의 중요도를 계산할 때 결정 트리 각각은 어떤 특징을 경계로 영역을 나눠 불순도를 최소화하도록 학습한다고 생각합니다. 그리고 특징의 중요도는 어떤 특징으로 영역을 나눴을 때의 불순도와 랜덤 포레스트에 이용한 결정 트리 전체 불순도의 평균을 계산해 얻습니다.
_99페이지

「1.2 머신러닝 준비하기」에서 지도 학습 모델을 평가하는 다양한 지표가 있다는 사실을 소개했습
니다. 2장과 3장에서는 다양한 머신러닝 기법을 설명했습니다. 그럼 알고리즘 각각의 특성과 차이 그리고 데이터세트에 대응하는 알고리즘의 선정 방법을 어느 정도 살펴봤을 것입니다. 이 절에서는 지도 학습의 일반적인 평가 방법, 머신러닝의 학습 효율을 높이는 방법, 머신러닝 모델의 성능을 높일 때 문제인 사항을 살펴볼 것입니다.
_173페이지

관련이미지

저자소개

스기야마 아세이, 데라다 마나부 [저] 신작알림 SMS신청
생년월일 -

해당작가에 대한 소개가 없습니다.

이중민 [역] 신작알림 SMS신청
생년월일 -

해당작가에 대한 소개가 없습니다.

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