파이썬 머신러닝 완벽 가이드

권철민 지음

예제 코드 : https://github.com/wikibook/ml-definitive-guide

• 머신러닝의 개념
• 파이썬 머신러닝 생태계를 구성하는 주요 패키지
• 넘파이
• 데이터 핸들링 - 판다스

• 사이킷런 소개와 특징
• 첫 번째 머신러닝 만들어 보기 - 붓꽃 품종 예측하기
• 사이킷런의 기나 프레임워크 익히기
• Model Selection 모듈 소개
• 데이터 전처리
• 사이킷런으로 수행하는 타이타닉 생존자 예측

• 정확도 Accuracy
• 오차 행렬
• 정밀도와 재현율
• F1 스코어
• ROC 곡선과 AUC
• 피마 인디언 당뇨병 예측

• 분류의 개요
• 결정 트리
• 앙상블 학습
• 랜덤 포레스트
• GBM Gradient Boosting Machine
• XGBoost eXtra Gradient Boost
• LightGBM
• 분류 실습 - 캐글 산탄데르 고객 만족 예측
• 분류 실습 - 캐글 신용카드 사기 검출
• 스태킹 앙상블

• 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
• 규제 선형 모델 - 릿지, 라쏘, 엘라스틱넷
• 로지스틱 회귀
• 회귀 트리
• 회귀 실습 - 자전거 대여 수요 예측
• 회귀 실습 - 캐글 주택 가격 - 고급 회귀 기법

• 차원 축소 (Dimension Reductino) 개요
• PCA Principal Component Analysis
• LDA Linear Discriminant Analysis
• SVD Singular Value Decomposition
• NMF Non-Negative Matrix Factorization

• K-평균 알고리즘 이해
• 군집 평가
• 평균 이동
• GMM Gaussian Mixture Model
• DBSCAN
• 군집화 실습 - 고객 세그먼테이션

• 텍스트 분석 이해
• 텍스트 사전 준비 작업 - 텍스트 정규화
• Bag of Words - BOW
• 텍스트 분류 실습 - 20 뉴스그룹 분류
• 감성 분석
• 토픽 모델링 - 20 뉴스그룹
• 문서 군집화 소개와 실습
• 문서 유사도
• 한글 텍스트 처리 - 네이버 영화 평점 감성 분석
• 텍스트 분석 실습 - 캐글 Mercari Price Suggesion Challenge

• 추천 시스템의 개요와 배경
• 콘텐츠 기반 필터링 추천 시스템
• 최근접 이웃 협업 필터링
• 잠재 요인 협업 필터링
• 콘텐츠 기반 필터링 실습 - TMDB 5000 영화 데이터 세트
• 아이템 기반 최근접 이웃 협업 필터링 실습
• 행렬 분해를 이용한 잠재 요인 협업 필터링 실습
• 파이썬 추천 시스템 패키지 - Surprise