![파이썬 머신러닝 완벽 가이드 [개정판]](http://image.bandinlunis.com/upload/product/4311/4311730.jpg)
- 주문상품수량
- 개
- 예상적립금
P - 상품할인금
- 원
- 배송료
- 원
- 주문합계
- 원
네비게이션 실시간 인기 책
파이썬 머신러닝 완벽 가이드 [개정판] 다양한 캐글 예제와 함께 기초 알고리즘부터 최신 기법까지 배우는
시리즈 : 위키북스 데이터 사이언스 시리즈 [23]
- 권철민 저
- 위키북스
- 2020년 02월 07일
-
정가38,000원
-
판매가34,200원 [10% 할인]
-
결제 혜택무이자
카드할인/포인트결제 안내
제휴카드
반디앤루니스 롯데카드 결제금액 최대 25% 청구할인 (1만원 이상 결제건에 한해 월 2회, 건당 최대 1만원 할인) 반디앤루니스 우리V카드 결제금액 10% 청구할인 포인트결제
OK캐쉬백 포인트 최소 10원부터 전액 사용 or 1% 적립 현대카드 M포인트 결제금액의 최대 10% 사용 가능 신한카드 포인트 결제금액의 최대 10% 사용 가능(일부카드) 하나(구.외환) 포인트 보유 한도 내에서 100% 사용 가능 씨티카드 포인트 결제금액의 최대 50% 사용 가능 할인카드
NH농협 TAKE5카드 20% 청구할인(Edu Pack) 채움 플래티늄 멀티카드 20% 청구할인 모바일 Tmoney 신한카드 10% 청구할인 신한카드 Shopping 10% 청구할인 NH농협 체크카드 10% 청구할인 NH20 해봄 신용카드 10% 청구할인 씨티 클리어 카드 7% 청구할인 NH20 해봄 체크카드 5% 청구할인 NH농협 LADY다솜카드 5% 청구할인 신한카드 큐브 5% 청구할인 신한카드 큐브 PLATINUM# 5% 청구할인 
무이자 안내
-
적립금1,900원 적립 [5%P]
추가 적립금 안내
[2천원 추가 적립]
총 주문금액 5만원 이상 구매 시 2,000원 추가 적립
도서(eBook포함)만 구매 시 적립 대상에서 제외업채배송상품 포함(기프트, 업체배송 등) 5만원[멤버십 추가 적립]
슈퍼루니 : 3% 추가 적립
골드루니 : 2% 추가 적립
실버루니 : 1% 추가 적립
단, 국내도서, eBook만 구매 시 적립 불가
판매가 종료된 상품입니다.
회원리뷰
ISBN: 9791158391928
648쪽
188 x 240 (㎜)
지금 이책은
- 판매지수 : 122
- 주간 컴퓨터/IT: 85위
이 분야의 베스트셀러
-
이것이 취업을 위한 코딩 테스트다 with 파이썬
나동빈
30,600원
-
지니어스키트로 배우는 마이크로비트
아이씨뱅큐
18,000원
-
Do it! 점프 투 파이썬 [개정판]
박응용
16,920원
이 책과 함께 구매한 책
-
파이썬 증권 데이터 분석 김황후 28,800원
-
파이썬 머신러닝 판다스 데이터 분석 오승환 22,500원
-
파이썬 라이브러리 레시피 이케우치 다카히로, 스즈키 다카노리, 이시모토 아츠오 외 22,500원
이 책의 시리즈
전체 선택
쇼핑카트 담기
-
-
C#과 파이썬을 활용한 OpenCV 4 프로그래밍 [개정판] 32,400원 (10%↓+5%P)
-
실전! 텐서플로 2를 활용한 딥러닝 컴퓨터 비전 25,200원 (10%↓+5%P)
-
데이터 분석을 떠받치는 수학 [개정판] 24,300원 (10%↓+5%P)
-
파이썬을 활용한 딥러닝 전이학습 27,000원 (10%↓+5%P)
-
텐서플로로 시작하는 딥러닝 입문 18,000원 (10%↓+5%P)
-
책 소개
출판사 리뷰
저자 소개
엔코아 컨설팅, 한국 오라클을 거쳐 현재 kx systems에서 고성능 인메모리 DB인 kdb+의 Machine Learning 컨설턴트로 근무 중이다. 지난 20년간 50여 개 이상의 주요 고객사에서 데이터컨설팅 분야에 매진해 왔으며, 최근 몇 년간은 AI 기반의 Advanced Analytics 분야에 집중하고 있다. 직접 구현해 보지 않으면 절대 이해하지 못하는 평범한 두뇌의 소유자이며, 절망적인 프로젝트에 참여해 자기학대적인 노력으로 문제를 해결하는 이상한 성격의 소유자이기도 하다.
책 속에서
목차
▣ 1장: 파이썬 기반의 머신러닝과 생태계 이해
1.1. 머신러닝의 개념
__머신러닝의 분류
__데이터 전쟁
__파이썬과 R 기반의 머신러닝 비교
1.2. 파이썬 머신러닝 생태계를 구성하는 주요 패키지
__파이썬 머신러닝을 위한 S/W 설치
1.3. 넘파이
__넘파이 ndarray 개요
__ndarray의 데이터 타입
__ndarray를 편리하게 생성하기 - arange, zeros, ones
__ndarray의 차원과 크기를 변경하는 reshape( )
__넘파이의 ndarray의 데이터 세트 선택하기 - 인덱싱(Indexing)
__행렬의 정렬 - sort( )와 argsort( )
__선형대수 연산 - 행렬 내적과 전치 행렬 구하기
1.4. 데이터 핸들링 - 판다스
__판다스 시작 - 파일을 DataFrame으로 로딩, 기본 API
__DataFrame과 리스트, 딕셔너리, 넘파이 ndarray 상호 변환
__DataFrame의 컬럼 데이터 세트 생성과 수정
__DataFrame 데이터 삭제
__Index 객체
__데이터 셀렉션 및 필터링
__정렬, Aggregation 함수, GroupBy 적용
__결손 데이터 처리하기
__apply lambda 식으로 데이터 가공
1.5. 정리
▣ 2장: 사이킷런으로 시작하는 머신러닝
2.1. 사이킷런 소개와 특징
2.2. 첫 번째 머신러닝 만들어 보기 - 붓꽃 품종 예측하기
2.3. 사이킷런의 기반 프레임워크 익히기
__Estimator 이해 및 fit( ), predict( ) 메서드
__사이킷런의 주요 모듈
__내장된 예제 데이터 세트
2.4. Model Selection 모듈 소개
__학습/테스트 데이터 세트 분리 - train_test_split()
__교차 검증
__GridSearchCV - 교차 검증과 최적 하이퍼 파라미터 튜닝을 한 번에
2.5. 데이터 전처리
__데이터 인코딩
__피처 스케일링과 정규화
__StandardScaler
__MinMaxScaler
__학습 데이터와 테스트 데이터의 스케일링 변환 시 유의점
2.6. 사이킷런으로 수행하는 타이타닉 생존자 예측
2.7. 정리
▣ 3장: 평가
3.1. 정확도(Accuracy)
3.2. 오차 행렬
3.3. 정밀도와 재현율
__정밀도/재현율 트레이드오프
__정밀도와 재현율의 맹점
3.4. F1 스코어
3.5. ROC 곡선과 AUC
3.6. 피마 인디언 당뇨병 예측
3.7. 정리
▣ 4장: 분류
4.1. 분류(Classification)의 개요
4.2. 결정 트리
__결정 트리 모델의 특징
__결정 트리 파라미터
__결정 트리 모델의 시각화
__결정 트리 과적합(Overfitting)
__결정 트리 실습 - 사용자 행동 인식 데이터 세트
4.3. 앙상블 학습
__앙상블 학습 개요
__보팅 유형 - 하드 보팅(Hard Voting)과 소프트 보팅(Soft Voting)
__보팅 분류기(Voting Classifier)
4.4. 랜덤 포레스트
__랜덤 포레스트의 개요 및 실습
__랜덤 포레스트 하이퍼 파라미터 및 튜닝
4.5. GBM(Gradient Boosting Machine)
__GBM의 개요 및 실습
__GBM 하이퍼 파라미터 및 튜닝
4.6. XGBoost(eXtra Gradient Boost)
__XGBoost 개요
__XGBoost 설치하기
__파이썬 래퍼 XGBoost 하이퍼 파라미터
__파이썬 래퍼 XGBoost 적용 - 위스콘신 유방암 예측
__사이킷런 래퍼 XGBoost의 개요 및 적용
4.7. LightGBM
__LightGBM 설치
__LightGBM 하이퍼 파라미터
__하이퍼 파라미터 튜닝 방안
__파이썬 래퍼 LightGBM과 사이킷런 래퍼 XGBoost, LightGBM 하이퍼 파라미터 비교
__LightGBM 적용 - 위스콘신 유방암 예측
4.8. 분류 실습 - 캐글 산탄데르 고객 만족 예측
__데이터 전처리
__XGBoost 모델 학습과 하이퍼 파라미터 튜닝
__LightGBM 모델 학습과 하이퍼 파라미터 튜닝
4.9. 분류 실습 - 캐글 신용카드 사기 검출
__언더 샘플링과 오버 샘플링의 이해
__데이터 일차 가공 및 모델 학습/예측/평가
__데이터 분포도 변환 후 모델 학습/예측/평가
__이상치 데이터 제거 후 모델 학습/예측/평가
__SMOTE 오버 샘플링 적용 후 모델 학습/예측/평가
4.10. 스태킹 앙상블
__기본 스태킹 모델
__CV 세트 기반의 스태킹
4.11. 정리
▣ 5장: 회귀
5.1. 회귀 소개
5.2. 단순 선형 회귀를 통한 회귀 이해
5.3. 비용 최소화하기 - 경사 하강법(Gradient Descent) 소개
5.4. 사이킷런 LinearRegression을 이용한 보스턴 주택 가격 예측
__LinearRegression 클래스 - Ordinary Least Squares
__회귀 평가 지표
__LinearRegression을 이용해 보스턴 주택 가격 회귀 구현
5.5. 다항 회귀와 과(대)적합/과소적합 이해
__다항 회귀 이해
__다항 회귀를 이용한 과소적합 및 과적합 이해
__편향-분산 트레이드오프(Bias-Variance Trade off)
5.6. 규제 선형 모델 - 릿지, 라쏘, 엘라스틱넷
__규제 선형 모델의 개요
__릿지 회귀
__라쏘 회귀
__엘라스틱넷 회귀
__선형 회귀 모델을 위한 데이터 변환
5.7. 로지스틱 회귀
5.8. 회귀 트리
5.9. 회귀 실습 - 자전거 대여 수요 예측
__데이터 클렌징 및 가공
__로그 변환, 피처 인코딩과 모델 학습/예측/평가
5.10. 회귀 실습 - 캐글 주택 가격: 고급 회귀 기법
__데이터 사전 처리(Preprocessing)
__선형 회귀 모델 학습/예측/평가
__회귀 트리 모델 학습/예측/평가
__회귀 모델의 예측 결과 혼합을 통한 최종 예측
__스태킹 앙상블 모델을 통한 회귀 예측
5.11. 정리
▣ 6장: 차원 축소
6.1. 차원 축소(Dimension Reduction) 개요
6.2. PCA(Principal Component Analysis)
__PCA 개요
6.3. LDA(Linear Discriminant Analysis)
__LDA 개요
__붓꽃 데이터 세트에 LDA 적용하기
6.4. SVD(Singular Value Decomposition)
__SVD 개요
__사이킷런 TruncatedSVD 클래스를 이용한 변환
6.5. NMF(Non-Negative Matrix Factorization)
__NMF 개요
6.6. 정리
▣ 7장: 군집화
7.1. K-평균 알고리즘 이해
__사이킷런 KMeans 클래스 소개
__K-평균을 이용한 붓꽃 데이터 세트 군집화
__군집화 알고리즘 테스트를 위한 데이터 생성
7.2. 군집 평가(Cluster Evaluation)
__실루엣 분석의 개요
__붓꽃 데이터 세트를 이용한 군집 평가
__군집별 평균 실루엣 계수의 시각화를 통한 군집 개수 최적화 방법
7.3. 평균 이동
__평균 이동(Mean Shift)의 개요
7.4. GMM(Gaussian Mixture Model)
__GMM(Gaussian Mixture Model) 소개
__GMM을 이용한 붓꽃 데이터 세트 군집화
__GMM과 K-평균의 비교
7.5. DBSCAN
__DBSCAN 개요
__DBSCAN 적용하기 - 붓꽃 데이터 세트
__DBSCAN 적용하기 - make_circles( ) 데이터 세트
7.6. 군집화 실습 - 고객 세그먼테이션
__고객 세그먼테이션의 정의와 기법
__데이터 세트 로딩과 데이터 클렌징
__RFM 기반 데이터 가공
__RFM 기반 고객 세그먼테이션
7.7. 정리
▣ 8장: 텍스트 분석
NLP이냐 텍스트 분석이냐?
8.1. 텍스트 분석 이해
__텍스트 분석 수행 프로세스
__파이썬 기반의 NLP, 텍스트 분석 패키지
8.2. 텍스트 사전 준비 작업(텍스트 전처리) - 텍스트 정규화
__클렌징
__텍스트 토큰화
__스톱 워드 제거
__Stemming과 Lemmatization
8.3. Bag of Words - BOW
__BOW 피처 벡터화
__사이킷런의 Count 및 TF-IDF 벡터화 구현: CountVectorizer, TfidfVectorizer
__BOW 벡터화를 위한 희소 행렬
__희소 행렬 - COO 형식
__희소 행렬 - CSR 형식
8.4. 텍스트 분류 실습 - 20 뉴스그룹 분류
__텍스트 정규화
__피처 벡터화 변환과 머신러닝 모델 학습/예측/평가
__사이킷런 파이프라인(Pipeline) 사용 및 GridSearchCV와의 결합
8.5. 감성 분석
__감성 분석 소개
__지도학습 기반 감성 분석 실습 - IMDB 영화평
__비지도학습 기반 감성 분석 소개
__SentiWordNet을 이용한 감성 분석
__VADER를 이용한 감성 분석
8.6. 토픽 모델링(Topic Modeling) - 20 뉴스그룹
8.7. 문서 군집화 소개와 실습(Opinion Review 데이터 세트)
__문서 군집화 개념
__Opinion Review 데이터 세트를 이용한 문서 군집화 수행하기
__군집별 핵심 단어 추출하기
8.8. 문서 유사도
__문서 유사도 측정 방법 - 코사인 유사도
__두 벡터 사잇각
__Opinion Review 데이터 세트를 이용한 문서 유사도 측정
8.9. 한글 텍스트 처리 - 네이버 영화 평점 감성 분석
__한글 NLP 처리의 어려움
__KoNLPy 소개
__데이터 로딩
8.10. 텍스트 분석 실습-캐글 Mercari Price Suggestion Challenge
__데이터 전처리
__피처 인코딩과 피처 벡터화
__릿지 회귀 모델 구축 및 평가
__LightGBM 회귀 모델 구축과 앙상블을 이용한 최종 예측 평가
8.11. 정리
▣ 9장: 추천 시스템
9.1. 추천 시스템의 개요와 배경
__추천 시스템의 개요
__온라인 스토어의 필수 요소, 추천 시스템
__추천 시스템의 유형
9.2. 콘텐츠 기반 필터링 추천 시스템
9.3. 최근접 이웃 협업 필터링
9.4. 잠재 요인 협업 필터링
__잠재 요인 협업 필터링의 이해
__행렬 분해의 이해
__확률적 경사 하강법을 이용한 행렬 분해
9.5. 콘텐츠 기반 필터링 실습 - TMDB 5000 영화 데이터 세트
__장르 속성을 이용한 영화 콘텐츠 기반 필터링
__데이터 로딩 및 가공
__장르 콘텐츠 유사도 측정
__장르 콘텐츠 필터링을 이용한 영화 추천
9.6. 아이템 기반 최근접 이웃 협업 필터링 실습
__데이터 가공 및 변환
__영화 간 유사도 산출
__아이템 기반 최근접 이웃 협업 필터링으로 개인화된 영화 추천
9.7. 행렬 분해를 이용한 잠재 요인 협업 필터링 실습
9.8. 파이썬 추천 시스템 패키지 - Surprise
__Surprise 패키지 소개
__Surprise를 이용한 추천 시스템 구축
__Surprise 주요 모듈 소개
__Surprise 추천 알고리즘 클래스
__베이스라인 평점
__교차 검증과 하이퍼 파라미터 튜닝
__Surprise를 이용한 개인화 영화 추천 시스템 구축
9.9. 정리
1.1. 머신러닝의 개념
__머신러닝의 분류
__데이터 전쟁
__파이썬과 R 기반의 머신러닝 비교
1.2. 파이썬 머신러닝 생태계를 구성하는 주요 패키지
__파이썬 머신러닝을 위한 S/W 설치
1.3. 넘파이
__넘파이 ndarray 개요
__ndarray의 데이터 타입
__ndarray를 편리하게 생성하기 - arange, zeros, ones
__ndarray의 차원과 크기를 변경하는 reshape( )
__넘파이의 ndarray의 데이터 세트 선택하기 - 인덱싱(Indexing)
__행렬의 정렬 - sort( )와 argsort( )
__선형대수 연산 - 행렬 내적과 전치 행렬 구하기
1.4. 데이터 핸들링 - 판다스
__판다스 시작 - 파일을 DataFrame으로 로딩, 기본 API
__DataFrame과 리스트, 딕셔너리, 넘파이 ndarray 상호 변환
__DataFrame의 컬럼 데이터 세트 생성과 수정
__DataFrame 데이터 삭제
__Index 객체
__데이터 셀렉션 및 필터링
__정렬, Aggregation 함수, GroupBy 적용
__결손 데이터 처리하기
__apply lambda 식으로 데이터 가공
1.5. 정리
▣ 2장: 사이킷런으로 시작하는 머신러닝
2.1. 사이킷런 소개와 특징
2.2. 첫 번째 머신러닝 만들어 보기 - 붓꽃 품종 예측하기
2.3. 사이킷런의 기반 프레임워크 익히기
__Estimator 이해 및 fit( ), predict( ) 메서드
__사이킷런의 주요 모듈
__내장된 예제 데이터 세트
2.4. Model Selection 모듈 소개
__학습/테스트 데이터 세트 분리 - train_test_split()
__교차 검증
__GridSearchCV - 교차 검증과 최적 하이퍼 파라미터 튜닝을 한 번에
2.5. 데이터 전처리
__데이터 인코딩
__피처 스케일링과 정규화
__StandardScaler
__MinMaxScaler
__학습 데이터와 테스트 데이터의 스케일링 변환 시 유의점
2.6. 사이킷런으로 수행하는 타이타닉 생존자 예측
2.7. 정리
▣ 3장: 평가
3.1. 정확도(Accuracy)
3.2. 오차 행렬
3.3. 정밀도와 재현율
__정밀도/재현율 트레이드오프
__정밀도와 재현율의 맹점
3.4. F1 스코어
3.5. ROC 곡선과 AUC
3.6. 피마 인디언 당뇨병 예측
3.7. 정리
▣ 4장: 분류
4.1. 분류(Classification)의 개요
4.2. 결정 트리
__결정 트리 모델의 특징
__결정 트리 파라미터
__결정 트리 모델의 시각화
__결정 트리 과적합(Overfitting)
__결정 트리 실습 - 사용자 행동 인식 데이터 세트
4.3. 앙상블 학습
__앙상블 학습 개요
__보팅 유형 - 하드 보팅(Hard Voting)과 소프트 보팅(Soft Voting)
__보팅 분류기(Voting Classifier)
4.4. 랜덤 포레스트
__랜덤 포레스트의 개요 및 실습
__랜덤 포레스트 하이퍼 파라미터 및 튜닝
4.5. GBM(Gradient Boosting Machine)
__GBM의 개요 및 실습
__GBM 하이퍼 파라미터 및 튜닝
4.6. XGBoost(eXtra Gradient Boost)
__XGBoost 개요
__XGBoost 설치하기
__파이썬 래퍼 XGBoost 하이퍼 파라미터
__파이썬 래퍼 XGBoost 적용 - 위스콘신 유방암 예측
__사이킷런 래퍼 XGBoost의 개요 및 적용
4.7. LightGBM
__LightGBM 설치
__LightGBM 하이퍼 파라미터
__하이퍼 파라미터 튜닝 방안
__파이썬 래퍼 LightGBM과 사이킷런 래퍼 XGBoost, LightGBM 하이퍼 파라미터 비교
__LightGBM 적용 - 위스콘신 유방암 예측
4.8. 분류 실습 - 캐글 산탄데르 고객 만족 예측
__데이터 전처리
__XGBoost 모델 학습과 하이퍼 파라미터 튜닝
__LightGBM 모델 학습과 하이퍼 파라미터 튜닝
4.9. 분류 실습 - 캐글 신용카드 사기 검출
__언더 샘플링과 오버 샘플링의 이해
__데이터 일차 가공 및 모델 학습/예측/평가
__데이터 분포도 변환 후 모델 학습/예측/평가
__이상치 데이터 제거 후 모델 학습/예측/평가
__SMOTE 오버 샘플링 적용 후 모델 학습/예측/평가
4.10. 스태킹 앙상블
__기본 스태킹 모델
__CV 세트 기반의 스태킹
4.11. 정리
▣ 5장: 회귀
5.1. 회귀 소개
5.2. 단순 선형 회귀를 통한 회귀 이해
5.3. 비용 최소화하기 - 경사 하강법(Gradient Descent) 소개
5.4. 사이킷런 LinearRegression을 이용한 보스턴 주택 가격 예측
__LinearRegression 클래스 - Ordinary Least Squares
__회귀 평가 지표
__LinearRegression을 이용해 보스턴 주택 가격 회귀 구현
5.5. 다항 회귀와 과(대)적합/과소적합 이해
__다항 회귀 이해
__다항 회귀를 이용한 과소적합 및 과적합 이해
__편향-분산 트레이드오프(Bias-Variance Trade off)
5.6. 규제 선형 모델 - 릿지, 라쏘, 엘라스틱넷
__규제 선형 모델의 개요
__릿지 회귀
__라쏘 회귀
__엘라스틱넷 회귀
__선형 회귀 모델을 위한 데이터 변환
5.7. 로지스틱 회귀
5.8. 회귀 트리
5.9. 회귀 실습 - 자전거 대여 수요 예측
__데이터 클렌징 및 가공
__로그 변환, 피처 인코딩과 모델 학습/예측/평가
5.10. 회귀 실습 - 캐글 주택 가격: 고급 회귀 기법
__데이터 사전 처리(Preprocessing)
__선형 회귀 모델 학습/예측/평가
__회귀 트리 모델 학습/예측/평가
__회귀 모델의 예측 결과 혼합을 통한 최종 예측
__스태킹 앙상블 모델을 통한 회귀 예측
5.11. 정리
▣ 6장: 차원 축소
6.1. 차원 축소(Dimension Reduction) 개요
6.2. PCA(Principal Component Analysis)
__PCA 개요
6.3. LDA(Linear Discriminant Analysis)
__LDA 개요
__붓꽃 데이터 세트에 LDA 적용하기
6.4. SVD(Singular Value Decomposition)
__SVD 개요
__사이킷런 TruncatedSVD 클래스를 이용한 변환
6.5. NMF(Non-Negative Matrix Factorization)
__NMF 개요
6.6. 정리
▣ 7장: 군집화
7.1. K-평균 알고리즘 이해
__사이킷런 KMeans 클래스 소개
__K-평균을 이용한 붓꽃 데이터 세트 군집화
__군집화 알고리즘 테스트를 위한 데이터 생성
7.2. 군집 평가(Cluster Evaluation)
__실루엣 분석의 개요
__붓꽃 데이터 세트를 이용한 군집 평가
__군집별 평균 실루엣 계수의 시각화를 통한 군집 개수 최적화 방법
7.3. 평균 이동
__평균 이동(Mean Shift)의 개요
7.4. GMM(Gaussian Mixture Model)
__GMM(Gaussian Mixture Model) 소개
__GMM을 이용한 붓꽃 데이터 세트 군집화
__GMM과 K-평균의 비교
7.5. DBSCAN
__DBSCAN 개요
__DBSCAN 적용하기 - 붓꽃 데이터 세트
__DBSCAN 적용하기 - make_circles( ) 데이터 세트
7.6. 군집화 실습 - 고객 세그먼테이션
__고객 세그먼테이션의 정의와 기법
__데이터 세트 로딩과 데이터 클렌징
__RFM 기반 데이터 가공
__RFM 기반 고객 세그먼테이션
7.7. 정리
▣ 8장: 텍스트 분석
NLP이냐 텍스트 분석이냐?
8.1. 텍스트 분석 이해
__텍스트 분석 수행 프로세스
__파이썬 기반의 NLP, 텍스트 분석 패키지
8.2. 텍스트 사전 준비 작업(텍스트 전처리) - 텍스트 정규화
__클렌징
__텍스트 토큰화
__스톱 워드 제거
__Stemming과 Lemmatization
8.3. Bag of Words - BOW
__BOW 피처 벡터화
__사이킷런의 Count 및 TF-IDF 벡터화 구현: CountVectorizer, TfidfVectorizer
__BOW 벡터화를 위한 희소 행렬
__희소 행렬 - COO 형식
__희소 행렬 - CSR 형식
8.4. 텍스트 분류 실습 - 20 뉴스그룹 분류
__텍스트 정규화
__피처 벡터화 변환과 머신러닝 모델 학습/예측/평가
__사이킷런 파이프라인(Pipeline) 사용 및 GridSearchCV와의 결합
8.5. 감성 분석
__감성 분석 소개
__지도학습 기반 감성 분석 실습 - IMDB 영화평
__비지도학습 기반 감성 분석 소개
__SentiWordNet을 이용한 감성 분석
__VADER를 이용한 감성 분석
8.6. 토픽 모델링(Topic Modeling) - 20 뉴스그룹
8.7. 문서 군집화 소개와 실습(Opinion Review 데이터 세트)
__문서 군집화 개념
__Opinion Review 데이터 세트를 이용한 문서 군집화 수행하기
__군집별 핵심 단어 추출하기
8.8. 문서 유사도
__문서 유사도 측정 방법 - 코사인 유사도
__두 벡터 사잇각
__Opinion Review 데이터 세트를 이용한 문서 유사도 측정
8.9. 한글 텍스트 처리 - 네이버 영화 평점 감성 분석
__한글 NLP 처리의 어려움
__KoNLPy 소개
__데이터 로딩
8.10. 텍스트 분석 실습-캐글 Mercari Price Suggestion Challenge
__데이터 전처리
__피처 인코딩과 피처 벡터화
__릿지 회귀 모델 구축 및 평가
__LightGBM 회귀 모델 구축과 앙상블을 이용한 최종 예측 평가
8.11. 정리
▣ 9장: 추천 시스템
9.1. 추천 시스템의 개요와 배경
__추천 시스템의 개요
__온라인 스토어의 필수 요소, 추천 시스템
__추천 시스템의 유형
9.2. 콘텐츠 기반 필터링 추천 시스템
9.3. 최근접 이웃 협업 필터링
9.4. 잠재 요인 협업 필터링
__잠재 요인 협업 필터링의 이해
__행렬 분해의 이해
__확률적 경사 하강법을 이용한 행렬 분해
9.5. 콘텐츠 기반 필터링 실습 - TMDB 5000 영화 데이터 세트
__장르 속성을 이용한 영화 콘텐츠 기반 필터링
__데이터 로딩 및 가공
__장르 콘텐츠 유사도 측정
__장르 콘텐츠 필터링을 이용한 영화 추천
9.6. 아이템 기반 최근접 이웃 협업 필터링 실습
__데이터 가공 및 변환
__영화 간 유사도 산출
__아이템 기반 최근접 이웃 협업 필터링으로 개인화된 영화 추천
9.7. 행렬 분해를 이용한 잠재 요인 협업 필터링 실습
9.8. 파이썬 추천 시스템 패키지 - Surprise
__Surprise 패키지 소개
__Surprise를 이용한 추천 시스템 구축
__Surprise 주요 모듈 소개
__Surprise 추천 알고리즘 클래스
__베이스라인 평점
__교차 검증과 하이퍼 파라미터 튜닝
__Surprise를 이용한 개인화 영화 추천 시스템 구축
9.9. 정리
배송 시 유의사항
- 반디앤루니스에서 구매하신 도서는 물류 대행 위탁업체 웅진 북센을 통해 배송됩니다.
(배송 포장에 "웅진 북센"으로 표기될 수 있습니다.)
- 구매한 상품의 품질과 배송 관련 문의는 반디앤루니스로 문의 바랍니다.
- 천재지변 및 택배사의 사정에 따라 배송이 지연될 수 있습니다.
- 결제(입금) 완료 후 출판사 및 유통사의 사정으로 품절 또는 절판 되어 상품 구입이 어려울 수 있습니다. (별도 안내 예정)
- 도서산간지역의 경우 추가 배송비가 발생될 수 있습니다.
반품/교환
상품 설명에 반품/ 교환 관련한 안내가 있는 경우 그 내용을 우선으로 합니다. (업체 사정에 따라 달라질 수 있습니다)
반품/교환
-
반품/교환 반품/교환 방법 홈 > 고객센터 > 자주찾는질문 “반품/교환/환불” 안내 참고 또는 1:1상담게시판 반품/교환 가능 기간 반품,교환은 배송완료 후 7일 이내, 상품의 결함 및 계약내용과 다를 경우 문제발견 후 30일 이내에 신청가능 반품/교환 비용 변심 혹은 구매착오의 경우에만 반송료 고객 부담(별도 지정 택배사 없음) 반품/교환 불가 사유 - 소비자의 책임 사유로 상품 등이 손실 또는 훼손된 경우
- 소비자의 사용, 포장 개봉에 의해 상품 등의 가치가 현저히 감소한 경우
- 복제가 가능한 상품 등의 포장을 훼손한 경우 : 예)만화책, 잡지, 화보집 등
- 시간의 경과에 의해 재판매가 곤란한 정도로 가치가 현저히 감소한 경우
- 전자상거래등에서의 소비자보호에 관한 법률이 정하는 소비자 청약철회 제한 내용에 해당되는 경우
- 해외주문 상품(해외 원서)의 경우(파본/훼손/오발송 상품을 제외)
소비자 피해보상
환불지연에 따른 배상- 상품의 불량에 의한 반품, 교환, A/S, 환불, 품질보증 및 피해보상 등에 관한 사항은
소비자 분쟁해결 기준(공정거래위원회고시)에 준하여 처리됨 - 대금 환불 및 환불지연에 따른 배상금 지급 조건, 절차 등은 전자상거래 등에서의
소비자 보호에 관한 법률에 따라 처리함
반품/교환 주소 경기도 파주시 문발로 77, 웅진북센(반디앤루니스)
