머신 러닝 교과서 2판
- 선형 회귀
- 단순 선형 회귀
- 다중 선형 회귀
- 주택 데이터셋 탐색
- 데이터프레임으로 주택 데이터셋 읽기
- 데이터셋의 중요 특징 시각화
- 최소 제곱 선형 회귀 모델 구현
- 경사 하강법으로 회귀 모델의 파라미터 구하기
- 사이킷런으로 회귀 모델의 가중치 추정
- RANSAC을 사용하여 안정된 회귀 모델 훈련
- 선형 회귀 모델의 성능 평가
- 회귀에 규제 적용
- 선형 회귀 모델을 다항 회귀로 변환
- 주택 데이터셋을 사용한 비선형 관계 모델링
- 랜덤 포레스트를 사용하여 비선형 관계 다루기
- 결정 트리 회귀
- 랜덤 포레스트 회귀
- 요약
이 책의 코드를 사용하는 가장 좋은 방법은 주피터 노트북(.ipynb 파일)입니다. 주피터 노트북을 사용하면 단계적으로 코드를 실행하고 하나의 문서에 편리하게 (그림과 이미지를 포함해) 모든 출력을 저장할 수 있습니다.
주피터 노트북은 매우 간단하게 설치할 수 있습니다. 아나콘다 파이썬 배포판을 사용한다면 터미널에서 다음 명령을 실행하여 주피터 노트북을 설치할 수 있습니다:
conda install jupyter notebook
다음 명령으로 주피터 노트북을 실행합니다.
jupyter notebook
브라우저에서 윈도우가 열리면 원하는 .ipynb가 들어 있는 디렉토리로 이동할 수 있습니다.
설치와 설정에 관한 더 자세한 내용은 1장의 README.md 파일에 있습니다.
(주피터 노트북을 설치하지 않았더라도 깃허브에서 ch10.ipynb을 클릭해 노트북 파일을 볼 수 있습니다.).
코드 예제 외에도 주피터 노트북에는 책의 내용에 맞는 섹션 제목을 함께 실었습니다. 또한 주피터 노트북에 원본 이미지와 그림을 포함시켰기 때문에 책을 읽으면서 코드를 쉽게 따라할 수 있으면 좋겠습니다.
