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해커 스타일로 배우는 기계학습

원제 : Machine Learning for Hackers
소득공제

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    출판사 서평

    들여다보고, 쪼개보고, 직접 만들며 배우는 데이터 분석

    프로그래밍 경력이 있고 데이터 처리에 관심이 있다면, 이 책으로 기계학습을 배워보도록 하자. 이 책에는 기계학습의 12개 기법을 대한 훌륭한 사례들이 담겨 있다. 이론을 설명하는 대신 과정에 초점을 맞췄기 때문에, 프로그래밍을 조금 할 줄 알고 정량적으로 사고할 줄 아는 사람이면 누구나 이해하기 쉽다.
    각 장은 분류, 예측, 최적화, 추천 문제와 같이 기계학습의 특정 문제들에 초점을 맞춘다. 독자들은 R 프로그래밍 언어를 사용해서 샘플 데이터를 분석하는 법과 간단한 기계학습 알고리즘을 작성하는 법을 배우게 될 것이다. 경영, 행정, 학문 연구 등 여러 배경의 프로그래머들이 '기계학습'을 배우는 이상적인 책이다.

    *책에서 다루는 내용

    - 이메일 텍스트를 분석하는 단순 베이즈 분류기를 작성해서 스팸 여부 알아내기
    - 선형 회귀를 이용해서 상위 1,000등 웹사이트의 페이지뷰 예측하기
    - 최적화 기법을 이용해서 간단한 문자 암호 해독하기
    - 미국 상원의원 들의 투표기록을 이용해서 통계적으로 비교, 대조하기
    - 트위터 데이터를 활용해서 "팔로우 추천" 시스템 구축하기

    목차

    1장 R 사용하기
    1.1 기계학습을 위한 R
    1.1.1 R 다운로드와 설치
    1.1.2 IDE와 텍스트 편집기
    1.1.3 R 패키지 설치 및 로드하기
    1.1.4 기계학습을 위한 R 기초
    1.1.5 R에 대해 더 읽을거리

    2장 데이터 탐색(data exploration)

    2.1 탐색(exploration) 대 확증(confirmation)
    2.2 데이터란 무엇인가?
    2.3 열의 데이터 형식 알아내기
    2.4 의미 추측
    2.5 수치요약
    2.6 평균값, 중앙값, 최빈값(mode)
    2.7 분위수(Quantile)
    2.8 표준편차와 분산
    2.9 탐색적 데이터 시각화
    2.10 열 간 관계성을 시각화하기

    3장 분류: 스팸 필터

    3.1 이것 아니면 저것: 이항 분류
    3.2 조건부 확률을 찬찬히 알아보기
    3.3 베이즈 스팸 분류기 개발
    3.3.1 분류기를 정의하고 고난도 햄 데이터로 검증하기
    3.3.2 모든 이메일 종류에 대해 분류기 검증
    3.3.3 결과 개선

    4장 순위 매기기: 자동 분류함(priority inbox)

    4.1 순서를 모르는 대상을 어떻게 정렬할까?
    4.2 이메일 메시지를 우선순위에 따라 정렬하기
    4.2.1 이메일의 우선순위 특성
    4.3 자동분류함 작성
    4.3.1 특성값 추출을 위한 함수들
    4.3.2 등급을 위한 가중치 설정법
    4.3.3 이메일 스레드 활동에 대한 가중치 설정
    4.3.4 학습 및 검증

    5장 회귀 모형: 페이지 방문 수 예측

    5.1 회귀 소개
    5.1.1 기본 모형
    5.1.2 가변수를 활용한 회귀
    5.1.3 선형 회귀 간단 설명
    5.2 웹 트래픽 예측
    5.3 상관계수 정의

    6장 정규화: 텍스트 회귀

    6.1 데이터 열 사이의 비선형 관계: 직선을 넘어서
    6.1.1 다항식 회귀 소개
    6.2 과대적합을 막는 방법
    6.2.1 정규화를 이용한 과대적합 방지
    6.3 텍스트 회귀
    6.3.1 로지스틱 회귀로 빠져나가기

    7장 최적화: 암호 해독

    7.1 최적화에 대한 소개
    7.2 능선 회귀(Ridge Regression)
    7.3 최적화로 암호해독하기

    8장 PCA: 주가 지수 작성

    8.1 자율학습(Unsupervised Learning)

    9장 MDS: 미국 상원의원 유사성을 시각적으로 탐색하기

    9.1 유사성에 기반한 군집화
    9.1.1 다차원 척도법과 거리 측도에 대한 간략 소개
    9.2 미 상원의원들은 어떻게 뭉쳐있는가?
    9.2.1 미국 상원 기명 투표 데이터

    10장 kNN: 추천 시스템

    10.1 k-근접 이웃 알고리즘
    10.2 R 패키지 설치 데이터

    11장 소셜 네트워크 분석

    11.1 소셜 네트워크 분석
    11.1.1 네트워크로 생각하기
    11.2 트위터 소셜 네트워크 데이터 해킹하기
    11.2.1 구글 소셜그래프(SocialGraph) API 다루기
    11.3 트위터 네트워크 분석
    11.3.1 지역 군집 구조(Local Community Structure)
    11.3.2 Gephi로 트위터 네트워크 군집 시각화하기
    11.3.3 자신만의 "팔로우 추천" 엔진 제작하기

    12장 모형 비교

    12.1 SVM: 지지벡터기계
    12.2 알고리즘 비교

    인용된 문헌
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    저자소개

    드류 콘웨이(Drew Conway) [저] 신작알림 SMS신청 작가DB보기
    생년월일 -
    출생지 -
    출간도서 1종
    판매수 84권

    뉴욕대학의 정치학 박사후보생이다. 드류는 수학, 통계학, 전산학을 도구로 활용해서 국제관계, 분쟁, 테러리즘 현상을 깊게 이해하려는 연구를 수행 중이다. 그의 학문적 호기심은 미국 정보 및 안보 기관에서 분석가로 활동한 경력에 영향을 받았다.

    존 마일즈 화이트(John Myles White) [저] 신작알림 SMS신청 작가DB보기
    생년월일 -
    출생지 -
    출간도서 1종
    판매수 84권

    프린스턴대 심리학과의 박사과정생으로, 사람들의 의사결정에 대해 이론 및 실험적으로 연구하고 있다. 존은 학계 밖에서 데이터분석을 오픈소스 소프트웨어로 하는 데이터과학 운동에 깊게 관여하고 있다. 그는 ProjectTemplate와 log4r 등의 몇 가지 유명한 R 패키지의 주요 관리자maintainer이기도 하다.

    생년월일 -
    출생지 -
    출간도서 0종
    판매수 0권

    서울대 물리학과 복잡계네트워크 연구실에서 통계물리학 전공으로 대학원 석사과정을 마치고, IT 업계에서 수년간 데이터 분석에 관한 일을 해왔다. 데이터에 담겨있는 재미있는 이야기를 다른 이에게 들려주는 사람이 되는 것이 목표이며, 데이터가 바꾸어가는 미래를 꾸준히 관찰하는 재미로 살고 있다.
    옮긴 책으로는 [해커 스타일로 배우는 기계학습](2014 인사이트), [아름다운 시각화](2012 인사이트) 등이 있다.

    이 상품의 시리즈

    Programming Insight 시리즈(총 88권 / 현재구매 가능도서 80권)

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