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	Step by Step(프레딕스)(총2건) Step by Step 파이썬 비즈니스 통계분석 : 빅 데이터 분석 자격증 통계 분야 학습서     28,800원 (10%↓) Step by Step 비즈니스 머신러닝 in 파이썬 :     28,800원 (10%↓)

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• 비즈니스 관점에서 풀어 쓴 파이썬 머신러닝 지침서 본서는 파이썬을 전혀 모르는 사람도, 프로그래밍을 전혀 해보지 않은 사람도 단계적으로 (step by step) 따라하다 보면 파이썬 기반의 머신러닝을 용이하게 다룰 수 있도록 도와주는 이론서이자 실무 지침서입니다. 컴퓨터공학이나 수학적인 관점에서 집필된 머신러닝 교재들과는 달리 머신러닝은 비즈니스를 위한 도구일 뿐이라는 관점에서 접근합니다. 이 책의 주요 특징은 다음과 같습니다. ㆍ머신러닝을 활용하기 위한 관점에서 꼭 필요한 이론만을 추출하여 정리하였습니다. ㆍ전통적인 머신러닝 모형부터 최신 고성능 머신러닝 모형까지 대부분의 머신러닝 모형들을 다루었습니다. ㆍ책에서 다루는 모든 이론에 대해 100% 파이썬 실습을 제공합니다. ㆍ모든 파이썬 코드에 대한 상세하고 친절한 설명을 제공합니다. ㆍ모든 실습 주제는 현실적인 비즈니스 문제에 초점을 맞추었습니다. ㆍ실습용 데이터는 기업의 실제 마케팅 및 CRM 데이터를 기반으로 추출되었습니다.
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• chaper 01 머신러닝 기초 1.1 머신러닝 개념 [1] 인공지능과 머신러닝, 딥러닝 [2] 머신러닝의 정의 1.2 머신러닝 모형의 분류 [1] 지도학습 모형 [2] 비지도학습 모형 1.3 머신러닝의 과정 [1] 문제 정의 [2] 데이터의 수집 [3] 데이터 처리 [4] 모형 학습 [5] 성능 평가 chapter 02 파이썬 기초 2.1 파이썬 소개 [1] 왜 파이썬인가? [2] Anaconda python 실습 환경 구축 2.2 파이썬 프로그램 기초 [1] 파이썬의 자료형 [2] 파이썬 제어문 2.3 데이터 분석을 위한 파이썬 라이브러리 [1] 통계분석을 위한 라이브러리 [2] Numpy [3] Pandas 2.4 분석을 위한 데이터 준비 [1] 실습용 데이터 다운로드 [2] 분석 데이터 설명 [3] 데이터 불러오기 chapter 03 모형 평가와 성능 향상 3.1 모형 평가 [1] 성능 평가 지표 [2] 교차검증 3.2 성능 향상 [1] 변수 선택 [2] 데이터 밸런싱 [3] 그리드 서치 chapter 04 선형 회귀모형 4.1 개요 [1] 정의 [2] 모형 [3] 특징 4.2 주요 모형 [1] 표준 선형 회귀모형 [2] 릿지 선형 회귀모형 [3] 라쏘 선형 회귀모형 4.3 실습 [1] 표준 선형 회귀모형 실습 [2]... 릿지 선형 회귀모형 실습 [3] 라쏘 선형 회귀모형 실습 chapter 05 로지스틱 회귀분석 5.1 개요 [1] 정의 [2] 모형 [3] 특징 5.2 주요 이론 [1] 오즈, 오즈비, 로짓변환 [2] 비용 함수 [3] 소프트맥스 함수 5.3 실습 [1] 이항 분류 예측 실습 [2] 다항 분류 예측 실습 chapter 06 K-최근접 이웃 6.1 개요 [1] 정의 [2] 모형 [3] 특징 6.2 주요 이론 [1] 유클리드 거리 [2] 맨하탄 거리 6.3 실습 [1] 분류 예측 실습 [2] 수치 예측 실습 chapter 07 의사결정나무 7.1 개요 [1] 정의 [2] 모형 [3] 특징 7.2 주요 이론 [1] 분할기준 [2] 정지기준과 가지치기 [3] 대표 알고리즘 7.3 실습 [1] 분류 예측 실습 [2] 수치 예측 실습 7.4 모형 성능 비교 [1] 분류 예측 모형 성능 비교 [2] 수치 예측 모형 성능 비교 chapter 08 서포트 벡터 머신 8.1 개요 [1] 정의 [2] 모형 [3] 특징 8.2 주요 이론 [1] 선형 SVM [2] 비선형 SVM [3] 회귀 SVM 8.3 실습 [1] 분류 예측 실습 [2] 수치 예측 실습 chapter 09 나이브 베이즈 9.1 베이즈 정리 9.2 나이브 베이즈 개요 [1] 정의 [2] 모형 [3] 특징 [4] 유형 9.3 실습 [1] 가우시안 나이브 베이즈 실습 [2] 베르누이 나이브 베이즈 실습 [3] 다항분포 나이브 베이즈 실습 chapter 10 인공신경망 10.1 개요 [1] 정의 [2] 모형 [3] 특징 10.2 주요 이론 [1] 퍼셉트론 [2] 오차 역전파법 10.3 실습 [1] 분류 예측 실습 [2] 수치 예측 실습 chapter 11 딥러닝 11.1 개요 11.2 주요 모형 [1] 심층 신경망 [2] 합성곱 신경망 [3] 순환 신경망 11.3 실습 [1] Keras 라이브러리 [2] 심층 신경망 실습 [3] 합성곱 신경망 실습 [4] 순환 신경망 실습 [3] 다항분포 나이브 베이즈 실습 chapter 12 앙상블 모형 12.1 개요 [1] 정의 [2] 모형 [3] 특징 12.2 주요 모형 [1] 보팅 앙상블 [2] 배깅 앙상블 [3] 부스팅 앙상블 12.3 실습 [1] 보팅 앙상블 실습 [2] 랜덤 포레스트 실습 [3] 그래디언트 부스팅 실습 12.4 앙상블 모형의 성능 비교 [1] 분류 예측 모형 성능 비교 [2] 수치 예측 모형 성능 비교 chapter 13 군집분석 13.1 개요 [1] 정의 [2] 모형 [3] 특징 [4] 군집의 품질 평가 13.2 주요 모형 [1] 계층적 군집분석 [2] 비계층적 군집분석 [3] 밀도 기반 군집분석 13.3 실습 [1] 계층적 군집분석 실습 [2] K-평균 군집분석 실습 [3] DBSAN 실습 [4] 군집분석 기법 간의 품질 비교와 군집 프로파일링 chapter 14 연관규칙 분석 14.1 개요 [1] 정의 [2] 특징 14.2 주요 이론 [1] 지지도, 신뢰도, 향상도 [2] Apriori 알고리즘 14.3 실습 [1] 장바구니 분석을 통한 교차판매 규칙 생성 chaper 15 협업 필터링 15.1 개요 [1] 추천 시스템과 협업 필터링 [2] 협업 필터링 유형 [3] 특징 15.2 주요 모형 [1] 사용자 기반 협업 필터링 [2] 아이템 기반 협업 필터링 [3] 잠재요인 모델 기반 협업 필터링 15.3 실습 [1] Surprise 라이브러리 [2] 사용자 기반 협업 필터링 실습 [3] 아이템 기반 협업 필터링 실습 [4] 잠재요인 모델 기반 협업 필터링 실습 chapter 16 텍스트 마이닝 16.1 개요 [1] 정의 [2] 분석 프로세스 16.2 웹 스크래핑 [1] 정의 [2] 실습 16.3 빈도 분석 [1] 정의 [2] 실습 16.4 버즈 분석 [1] 정의 [2] 실습 16.5 토픽 모델링 [1] 정의 [2] 실습
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• 김형수 [저]

• 전체 1개의 구매후기가 있습니다.
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잘 받았습니다.	chw***	2023/04/11	평점	추천 0

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좋은가격에 잘샀어요 배송빨라 좋구요 열공할께요	cosmos***	2022/01/09	평점	추천 0

추천 (0)

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