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ISBN : 9791192469805 / 308쪽 188 x 257 (㎜)
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출판사 리뷰
주요 내용
■ 머신러닝 기초 개념!!!
■ 교차검증!!!
■ 통계 기초 개념!!!
■ 선형회귀!!!
■ 경사 하강법!!!
■ 로지스틱 회귀!!!
■ 나이브 베이즈!!!
■ 모델 성능 평가하기!!!
■ 정규화로 과적합 방지하기!!!
■ 의사결정 트리!!!
■ 서포트 벡터 분류기와 서포트 벡터 머신!!!
■ 신경망!!!
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- 저자 : 조시 스타머
지은이·옮긴이 소개 3
옮긴이 머리말 4
베타리더 후기 5
이 책을 읽는 방법 9
CHAPTER 1 머신러닝 기초 개념!!! 10
CHAPTER 2 교차검증!!! 23
CHAPTER 3 통계 기초 개념!!! 32
CHAPTER 4 선형회귀!!! 77
CHAPTER 5 경사 하강법!!! 85
CHAPTER 6 로지스틱 회귀!!! 110
CHAPTER 7 나이브 베이즈!!! 122
CHAPTER 8 모델 성능 평가하기!!! 138
CHAPTER 9 정규화로 과적합 방지하기!!! 166
CHAPTER 10 의사결정 트리!!! 185
CHAPTER 11 서포트 벡터 분류기와 서포트 벡터 머신(SVM)!!! 220
CHAPTER 12 신경망!!! 236
부록(학교에서 배웠겠지만 아마도 지금은 잊어버렸을 내용)!!! 273
감사의 말 304
찾아보기 306
