혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝

Chapter 01 나의 첫 머신러닝

01-1 인공지능과 머신러닝, 딥러닝
인공지능이란
머신러닝이란
딥러닝이란
[키워드로 끝내는 핵심 포인트]
[이 책에서 배울 것]

01-2 코랩과 주피터 노트북
구글 코랩
텍스트 셀
코드 셀
노트북
[키워드로 끝내는 핵심 포인트]
[표로 정리하는 툴바와 마크다운]
[확인 문제]

01-3 마켓과 머신러닝
생선 분류 문제
첫 번째 머신러닝 프로그램
[문제해결 과정] 도미와 빙어 분류
[키워드로 끝내는 핵심 포인트]
[핵심 패키지와 함수]
[확인 문제]
[자주 하는 질문]

Chapter 02 데이터 다루기

02-1 훈련 세트와 테스트 세트
지도 학습과 비지도 학습
훈련 세트와 테스트 세트
샘플링 편향
넘파이
두 번째 머신러닝 프로그램
[문제해결 과정] 훈련 모델 평가
[키워드로 끝내는 핵심 포인트]
[핵심 패키지와 함수]
[확인 문제]

02-2 데이터 전처리
넘파이로 데이터 준비하기
사이킷런으로 훈련 세트와 테스트 세트 나누기
수상한 도미 한 마리
기준을 맞춰라
전처리 데이터로 모델 훈련하기
[문제해결 과정] 스케일이 다른 특성 처리
[키워드로 끝내는 핵심 포인트]
[핵심 패키지와 함수]
[확인 문제]
[자주 하는 질문]

Chapter 03 회귀 알고리즘과 모델 규제

03-1 k-최근접 이웃 회귀
k-최근접 이웃 회귀
데이터 준비
결정계수(R²)
과대적합 vs 과소적합
[문제해결 과정] 회귀 문제 다루기
[키워드로 끝내는 핵심 포인트]
[핵심 패키지와 함수]
[확인 문제]

03-2 선형 회귀
k-최근접 이웃의 한계
선형 회귀
다항 회귀
[문제해결 과정] 선형 회귀로 훈련 세트 범위 밖의 샘플 예측
[키워드로 끝내는 핵심 포인트]
[핵심 패키지와 함수]
[확인 문제]

03-3 특성 공학과 규제
다중 회귀
데이터 준비
사이킷런의 변환기
다중 회귀 모델 훈련하기
규제
럿지 회귀
라쏘 회귀
[문제해결 과정] 모델의 과대적합을 제어하기
[키워드로 끝내는 핵심 포인트]
[핵심 패키지와 함수]
[확인 문제]
[자주 하는 질문]

Chapter 04 다양한 분류 알고리즘

04-1 로지스틱 회귀
럭키백의 확률
로지스틱 회귀
[문제해결 과정] 로지스틱 회귀로 확률 예측
[키워드로 끝내는 핵심 포인트]
[핵심 패키지와 함수]
[확인 문제]

04-2 확률적 경사 하강법
점진적인 학습
SGDClassifier
에포크와 과대/과소적합
[문제해결 과정] 점진적 학습을 위한 확률적 경사 하강법
[키워드로 끝내는 핵심 포인트]
[핵심 패키지와 함수]
[확인 문제]
[자주 하는 질문]

Chapter 05 트리 알고리즘

05-1 결정 트리
로지스틱 회귀로 와인 분류하기
결정 트리
[문제해결 과정] 이해하기 쉬운 결정 트리 모델
[키워드로 끝내는 핵심 포인트]
[핵심 패키지와 함수]
[확인 문제]

05-2 교차 검증과 그리드 서치
검증 세트
교차 검증
하이퍼파라미터 튜닝
[문제해결 과정] 최적의 모델을 위한 하이퍼파라미터 탐색
[키워드로 끝내는 핵심 포인트]
[핵심 패키지와 함수]
[확인 문제]

05-3 트리의 앙상블
정형 데이터와 비정형 데이터
랜덤 포레스트
엑스트라 트리
그레이디언트 부스팅
히스토그램 기반 그레이디언트 부스팅
[문제해결 과정] 앙상블 학습을 통한 성능 향상
[키워드로 끝내는 핵심 포인트]
[핵심 패키지와 함수]
[확인 문제]
[자주 하는 질문]

Chapter 06 비지도 학습

06-1 군집 알고리즘
타깃을 모르는 비지도 학습
과일 사진 데이터 준비하기
픽셀값 분석하기
평균값과 가까..