>
>
>
>
파이썬을 이용한 통계적 머신러닝 
박유성 ㅣ 자유아카데미
  • 정가
34,000원
  • 판매가
34,000원 (0% ↓, 0원 ↓)
  • 발행일
2022년 06월 15일
  • 페이지수/크기/무게
483page/189*258*26/1097g
  • ISBN
9791158083649/1158083645
  • 배송비
무료배송
  • 배송예정일
08/18(목) 배송완료예정
  • 현 보유재고
100 권 이상
  • 주문수량
  • 바로구매 북카트담기
  • 제휴몰 주문 시 고객보상, 일부 이벤트 참여 및 증정품 증정, 하루/당일 배송에서 제외되므로 참고 바랍니다.
  • 상세정보
  • 임의표본의 개념을 간단한 그림으로 설명한 후, 왜 특성변수(또는 독립변수)가 필요한지 그리고 무슨 역할을 하는지 등을 모형의 관점에서 살펴보고, 통계학의 검정 대신 머신러닝에서는 모형의 적합도와 특성변수의 기여도를 어떻게 평가하고 측정하는지를 논의하였다. 머신러닝 모형의 기본구조를 살펴본 후, 모형개선의 관점에서 통계적 머신러닝, 딥러닝, 강화학습의 특성을 비교하여 설명하고 이들 각각에 속한 모형들을 네 가지 모형군으로 재분류해서 각 모형군의 목적과 응용 분야를 논의하였다. 또한 데이터의 시각화와 데이터 자료분석 순서를 제공하였다.
  • 1장 통계학의 원리와 머신러닝 1.1 좋은 데이터란? 1.2 임의표본추출에 의한 추정 1.3 특성변수를 이용한 통계모형 1.4 통계학과 머신러닝의 관계 1.5 모형의 성능향상 1.6 머신러닝 모형과 손실함수 1.7 머신러닝을 이용한 자료분석 절차 1.8 통계적 머신러닝 모형의 요약정리 1.9 Data analyst, Data scientist, Data engineer 2장 사전과정과 최적화 2.1 실수자료로의 전환 2.2 자료의 특성 2.3 사례분석 2.4 불균형자료의 처리 2.5 특성변수의 선택 2.6 손실함수와 최적화 3장 데이터 시각화 3.1 AutoViz 3.2 Bamboolib 3.3 Plotly 4장 K-Nearlest Neighbors 4.1 KNN의 적용 4.2 커널분포함수 추정 5장 로지스틱 회귀 분류 5.1 적응선형뉴런 5.2 로지스틱 회귀 5.3 과대적합에 대한 규제화 5.4 Scikit을 이용한 로지스틱 회귀 6장 판별분석과 단순베이즈모형 6.1 판별분석 6.2 단순베이즈모형 6.3 Scikit learn을 이용한 LDA와 단순베이즈모형 7장 분류와 회귀나무 7.1 회귀나무 7.2 분류나무 7.3 Scikit learn을 이용한 의사결정나무 8장 써포트벡터머신 8.1 선형 써포트벡터머신 8.2 커널 SVM 8.3 Sklearn을 이용한 SVM 9장 차원축소 9.1 특잇값 분해 9.2 확률...
  • [머리말] 머신러닝을 쉽고 논리적으로 이해하고 적용하기 위해서는 ‘양질의 데이터란?, 모형이란?’ 등의 물음에 관한 개념적인 이해가 필요하다. 이 두 가지 질문에 대한 논의를 통해야 통계학과 머신러닝의 공통점과 차이점을 이해하고 머신러닝의 구조, 특히 통계적 머신러닝, 딥러닝, 강화학습의 구조와 관계를 이해할 수 있기 때문이다. 양질의 데이터는 좋은 추정치를 제공하는 재료이며 머신러닝의 성능을 측정하는 도구이기도 하다. 통계학에서는 좋은 추정치(estimate)를 구하는 것에 중점을 두지만 머신러닝에서는 좋은 예측치(predictor)를 구하는 것에 중점을 둔다. 이러한 목적을 동시에 만족시키는 위해서는 양질의 데이터 확보가 전제되어야 하며, 양질의 데이터는 통계학의 근간인 임의표본(random sample)으로 정의된다. 그러나 불행하게도 거의 모든 통계학책에서는 임의표본의 정의는 있으나 구체적으로 임의표본은 어떻게 만들어지는지, 추정의 대상인 모집단과 임의표본의 관계는 어떻게 되는지, 임의표본의 조건을 만족하지 못하면 추정에 미치는 영향은 무엇인지 등의 직관적이고 자세한 설명이 빠져있다. 이 책에서는 임의표본의 개념을 간단한 그림으로 설명한 후, 왜 특성변수(또는 독립변수)가 필요한지 그리고 무슨 역할을 하는지 등을 모형의 관점에서 살펴보고, 통계학의 검정 대신 머신러닝에서는 모형의 적합도와 특성변수의 기여도를 어떻게 평가하고 측정하는지를 논의하였다. 머신러닝 모형의 기본구조를 살펴본 후, 모형개선의 관점에서 통계적 머신러닝, 딥러닝, 강화학습의 특성을 비교하여 설명하고 이들 각각에 속한 모형들을 네 가지 모형군으로 재분류해서 각 모형군의 목적과 응용 분야를 논의하였다. 또한 데이터의 시각화와 데이터 자료분석 순서를 제공하였다. 통계학의 원리와 머신러닝의 구조를 이해하기 위해서는 제1장을 꼼꼼하게 읽어보길 바란다. 1.2절의 베이지안 표본추출과정이 다소 어렵더라도 통계학 전공 여부와 관계없이, AI 분석기법을 위한 개념 정리의 관점에서 핵심적인 내용을 포함하고 있기 때문이다. 데이터의 시각화는 변수들의 분포적 특성, 목적변수와 특성변수의 관계, 특성변수의 선택 등을 파악하기 위해 매우 중요한 도구를 제공한다. 데이터 시각화를 위해 matplotlib, Seaborn, Plotly 등의 라이브러리가 있지만, 시각화를 실행할 변수를 일일이 지정하여야 하고 시각화 방법 역시 선정해야 한다. 이러한 번거로움을 피하고 단 한 줄의 코드로 데이터분석에 필요한 거의 모든 정보를 제공하는 라이브러리인 AutoViz도 소개하였다. 제2장부터는 제1장의 논의를 바탕으로 이 책의 주제인 통계적 머신러닝 모형을 분류, 회귀, 차원축소, 군집으로 분류하여 논의하였으며, 실제 데이터를 이용한 분석사례를 sklearn library를 이용해서 제시하였다. 특히 부스팅 모형인 XGBoost, LightGBM, CatBoost에 대한 논의를 총 5개의 장으로 대폭 확대해서 개편하였다. 이 세 모형은 통계적 머신러닝 모형 중 가장 뛰어난 성능을 가지고 있을 뿐만 아니라, 심지어 딥러닝 모형보다 우수한 경우가 많고 딥러닝 모형과 다르게 모형의 해석이 쉽기 때문이다. 이 세 모형의 성능은 초모수 조절로 좌우되므로 초모수 선택 방법에 대해서도 상세하게 논의하였다. 모형의 성능을 최상으로 끌어 올리기 위한 meta 모형과 학습된 모형을 자동화하여 시스템에 배치하는 방법 또한 논의하였다. 제3판은 제2판과 비교하여 내용의 질적인 면과 양적인 면이 대폭 강화되어, 분량상 부록으로 수록하였던 [파이썬의 이해]는 자유아카데미 홈페이지(www.freeaca.com) 자료...
  • 박유성 [저]
  • 전체 0개의 구매후기가 있습니다.

인터파크도서는 고객님의 단순 변심에 의한 교환과 반품에 드는 비용은 고객님이 지불케 됩니다.
단, 상품이나 서비스 자체의 하자로 인한 교환 및 반품은 무료로 반품 됩니다.
교환 및 반품이 가능한 경우
상품을 공급 받은 날로부터 7일이내 가능
공급받으신 상품의 내용이 표시, 광고 내용과 다르거나 다르게 이행된 경우에는 공급받은 날로부터 3개월 이내,
   혹은 그사실을 알게 된 날 또는 알 수 있었던 날로부터 30일 이내
상품에 아무런 하자가 없는 경우 소비자의 고객변심에 의한 교환은 상품의 포장상태 등이 전혀 손상되지 않은 경우에 한하여 가능
교환 및 반품이 불가능한 경우
구매확정 이후(오픈마켓상품에 한함)
고객님의 책임 있는 사유로 상품 등이 멸실 또는 훼손된 경우
   (단, 상품의 내용을 확인하기 위하여 포장 등을 훼손한 경우는 제외)
시간이 지남에 따라 재판매가 곤란할 정도로 물품의 가치가 떨어진 경우
포장 개봉되어 상품 가치가 훼손된 경우
다배송지의 경우 반품 환불
다배송지의 경우 다른 지역의 반품을 동시에 진행할 수 없습니다.
1개 지역의 반품이 완료된 후 다른 지역 반품을 진행할 수 있으므로, 이점 양해해 주시기 바랍니다.
중고상품의 교환
중고상품은 제한된 재고 내에서 판매가 이루어지므로, 교환은 불가능합니다.
오픈마켓 상품의 환불
오픈마켓상품에 대한 책임은 원칙적으로 업체에게 있으므로, 교환/반품 접수시 반드시 판매자와 협의 후 반품 접수를 하셔야하며,
   반품접수 없이 반송하거나, 우편으로 보낼 경우 상품 확인이 어려워 환불이 불가능할 수 있으니 유의하시기 바랍니다.
배송예정일 안내
인터파크 도서는 모든 상품에 대해 배송완료예정일을 웹사이트에 표시하고 있습니다.
<인터파크 직배송 상품>
상품은 월~토요일 오전 10시 이전 주문분에 대하여 당일 출고/당일 배송완료를 보장하는 상품입니다.
상품은 서울지역/평일 주문분은 당일 출고/익일 배송완료를 보장하며,
서울외지역/평일 주문분의 경우는 오후 6시까지 주문분에 대하여 익일 배송완료를 보장하는 상품입니다.
(단, 월요일은 12시까지 주문에 한함)
상품은, 입고예정일(제품출시일)+택배사배송일(1일)에 배송완료를 보장합니다.
~ 상품은 유통특성상 인터파크에서 재고를 보유하지 않은 상품으로
주문일+기준출고일+택배사배송일(1일)에 배송완료를 보장합니다.(토/공휴일은 배송기간에 포함되지 않습니다.)
※기준출고일:인터파크가 상품을 수급하여 물류창고에서 포장/출고하기까지 소요되는 시간
<업체 직접배송/오픈마켓 상품>
~ 상품은 업체가 주문을 확인하고, 출고하기까지 걸리는 시간입니다.
주문일+기준출고일+택배사배송일(2일)에 배송완료를 보장합니다.(토/공휴일은 배송기간에 포함되지 않습니다.)
※5일이내 출고가 시작되지 않을시, 오픈마켓 상품은 자동으로 주문이 취소되며, 고객님께 품절보상금을 지급해 드립니다.
배송비 안내
도서(중고도서 포함)만 구매하시면 : 배송비 2,000원 (1만원이상 구매 시 무료배송)
음반/DVD만 구매하시면 : 배송비 1,500원 (2만원이상 구매 시 무료배송)
잡지/만화/기프트만 구매하시면 : 배송비 2,000원 (2만원이상 구매 시 무료배송)
도서와 음반/DVD를 함께 구매하시면 : 배송비 1,500원 1만원이상 구매 시 무료배송)
도서와 잡지/만화/기프트/중고직배송상품을 함께 구매하시면 : 2,000원 (1만원이상 구매 시 무료배송)
업체직접배송상품을 구매시 : 업체별로 상이한 배송비 적용

   * 세트상품의 경우 부분취소 시 추가 배송비가 부과될 수 있습니다.
   * 북카트에서 배송비없애기 버튼을 클릭하셔서, 동일업체상품을 조금 더 구매하시면, 배송비를 절약하실 수 있습니다.
해외배송 안내
인터파크도서에서는 국내에서 주문하시거나 해외에서 주문하여 해외로 배송을 원하실 경우 DHL과 특약으로 책정된 요금표에
   의해 개인이 이용하는 경우보다 배송요금을 크게 낮추며 DHL(www.dhl.co.kr)로 해외배송 서비스를 제공합니다.
해외배송은 도서/CD/DVD 상품에 한해 서비스하고 있으며, 다른 상품을 북카트에 함께 담으실 경우 해외배송이 불가합니다.
해외주문배송 서비스는 인터파크 도서 회원 가입을 하셔야만 신청 가능합니다.
알아두세요!!!
도매상 및 제작사 사정에 따라 품절/절판 등의 사유로 취소될 수 있습니다.
오픈마켓업체의 배송지연시 주문이 자동으로 취소될 수 있습니다.
출고가능 시간이 서로 다른 상품을 함께 주문할 경우 출고가능 시간이 가장 긴 기준으로 배송됩니다.
유통의 특성상 출고기간은 예정보다 앞당겨지거나 늦춰질 수 있습니다.
택배사 배송일인 서울 및 수도권은 1~2일, 지방은 2~3일, 도서, 산간, 군부대는 3일 이상의 시간이 소요됩니다.
  • 0개
  • 0개