파이썬 머신러닝 완벽 가이드
권철민 지음
1 파이썬 기반의 머신러닝과 생태계 이해
2 사이킷런으로 시작하는 머신러닝
- 사이킷런 소개와 특징
- 첫 번째 머신러닝 만들어 보기 - 붓꽃 품종 예측하기
- 사이킷런의 기나 프레임워크 익히기
- Model Selection 모듈 소개
- 사이킷런으로 수행하는 타이타닉 생존자 예측
3 평가
4 분류
- 분류의 개요
- 앙상블 학습
- GBM Gradient Boosting Machine
- XGBoost eXtra Gradient Boost
- 분류 실습 - 캐글 산탄데르 고객 만족 예측
- 분류 실습 - 캐글 신용카드 사기 검출
5 회귀
- 회귀 소개
- 단순 선형 회귀를 통한 회귀 이해
- 비용 최소화히기 - 경사 하강법 소개
- 사아킷런 LinearRegression을 이용한 보스턴 주택 가격 예측
- 다항 회귀와 과(대)적합/과소적합 이해
- 회귀 실습 - 자전거 대여 수요 예측
- 회귀 실습 - 캐글 주택 가격 - 고급 회귀 기법
6 차원 축소
7 군집화
8 텍스트 분석
- 텍스트 분석 이해
- 텍스트 사전 준비 작업 - 텍스트 정규화
- Bag of Words - BOW
- 텍스트 분류 실습 - 20 뉴스그룹 분류
- 문서 군집화 소개와 실습
- 한글 텍스트 처리 - 네이버 영화 평점 감성 분석
- 텍스트 분석 실습 - 캐글 Mercari Price Suggesion Challenge
9 추천 시스템
- 추천 시스템의 개요와 배경
- 콘텐츠 기반 필터링 추천 시스템
- 아이템 기반 최근접 이웃 협업 필터링 실습
- 행렬 분해를 이용한 잠재 요인 협업 필터링 실습
- 파이썬 추천 시스템 패키지 - Surprise