1장 절대반지: 오렌지3 vs 파이썬 __1.1 오렌지3는 쉬운데 파이썬은 어렵다? __1.2 오렌지3와의 만남 __1.3 이 책의 구성 2장 머신러닝 원정대 출발: 오렌지3와 코랩 설치 __2.1 오렌지3 설치 __2.2 코랩 설치 3장 엘프의 도움: 오렌지3로 맛보는 이미지 및 텍스트 분석 __3.1 이미지 분석 맛보기 ____Covid-19 이미지 데이터세트 준비 ____오렌지3 부가 기능 설치 ____이미지 분석 __3.2 텍스트 분석 맛보기 ____BTS 노래 가사 데이터세트 준비 ____텍스트 분석 4장 중간계 늪지: 비지도 학습 __4.2 군집 분석 ____군집 분석이란? ____K-평균 군집 ____오렌지3로 K-평균 군집 ____파이썬으로 K-평균 군집 __4.3 연관 분석 ____데이터세트 준비 ____오렌지3로 연관 분석 ____파이썬으로 연관 분석 5장 중간계 초원: 뇌졸중 예측 프로젝트 __5.1 데이터세트 및 데이터 전처리 ____뇌졸중은 어떻게 발병하지? ____뇌졸중과 관련된 데이터를 모으자 ____그전에도 뇌졸중이 발병한 적이 있을까? ____데이터 불러오기 ____ID 변수 설정 ____타깃 변수 생성 ____기타 변수 데이터 처리 ____결측값이 50% 초과인 변수 제거 ____요약 통계 및 도수분포표 검토 ____이상값 제거 ____상관계수 검토 ____시각화 ____t-검정 __5.2 어떤 머신러닝 모델을 사용해 볼까? ____데이터 추가 처리 ____데이터 분할 및 대체 __5.3 결정 트리 분류 모델 5.4 로지스틱 회귀 분류 모델 ____더미 변수 생성 ____로지스틱 회귀 모델 __5.5 사이킷런 신경망 분류 모델 __5.6 최근접 이웃 분류 모델(KNN) __5.7 그래서 뇌졸중을 예방할 수 있을까? 6장 중간계 숲: 주택 가격 프로젝트 __6.1 데이터세트 및 데이터 전처리 ____주택 가격은 어떻게 형성될까? ____주택 가격에 관련된 데이터를 구하자 ____주변 주택 가격이 얼마지? ____데이터 처리 및 탐색적 자료 분석 ____데이터 분할 및 대체 __6.2 트리 기반 분류 모델 ____랜덤 포레스트 모델 ____그레이디언트 부스팅 모델 __6.3 거리 기반 분류 모델 ____라쏘(로지스틱 회귀) 모델 ____신경망 모델 ____SVM 모델 __6.4 연속 변수 회귀 모델 ____회귀 모델과 릿지 모델 ____XGBoost 모델 ____LightGBM 모델 __6.5 스태킹 모델(앙상블) 7장 화산 기슭: 과일 품종 이미지 분석 __7.1 데이터세트 준비 __7.2 오렌지3 이미지 분석 Revisited __7.3 허깅페이스 트랜스포머 이미지 분석 8장 화산 등반: Covid19 텍스트 분석 __8.1 데이터세트 준비 __8.2 오렌지3 텍스트 분석 Revisited __8.3 허깅페이스 트랜스포머 텍스트 분석 9장 에필로그