핸즈온 머신러닝 - 전2권 - 사이킷런, 케라스, 텐서플로 2로 완벽 이해하는 머신러닝, 딥러닝 이론 & 실무, 3판

[1부 머신러닝]
1장 한눈에 보는 머신러닝
1.1 머신러닝이란?
1.2 왜 머신러닝을 사용하나요?
1.3 애플리케이션 사례
1.4 머신러닝 시스템의 종류
_1.4.1 훈련 지도 방식
__지도 학습
__비지도 학습
__준비도 학습
__자기 지도 학습
__강화 학습
_1.4.2 배치 학습과 온라인 학습
__배치 학습
__온라인 학습
_1.4.3 사례 기반 학습과 모델 기반 학습
__사례 기반 학습
__모델 기반 학습
1.5 머신러닝의 주요 도전 과제
_1.5.1 충분하지 않은 양의 훈련 데이터
_1.5.2 대표성 없는 훈련 데이터
_1.5.3 낮은 품질의 데이터
_1.5.4 관련없는 특성
_1.5.5 훈련 데이터 과대적합
_1.5.6 훈련 데이터 과소적합
_1.5.7 핵심 요약
1.6 테스트와 검증
_1.6.1 하이퍼파라미터 튜닝과 모델 선택
_1.6.2 데이터 불일치
연습문제
2장 머신러닝 프로젝트 처음부터 끝까지
2.1 실제 데이터로 작업하기
2.2 큰 그림 보기
_2.2.1 문제 정의
_2.2.2 성능 측정 지표 선택
_2.2.3 가정 검사
2.3 데이터 가져오기
_2.3.1 구글 코랩을 사용하여 예제 코드 실행하기
_2.3.2 코드와 데이터 저장하기
_2.3.3 대화식 환경의 편리함과 위험
_2.3.4 책의 코드와 노트북의 코드
_2.3.5 데이터 다운로드
_2.3.6 데이터 구조 훑어보기
_2.3.7 테스트 세트 만들기
2.4 데이터 이해를 위한 탐색과 시각화
_2.4.1 지리적 데이터 시각화하기
_2.4.2 상관관계 조사하기
_2.4.3 특성 조합으로 실험하기
2.5 머신러닝 알고리즘을 위한 데이터 준비
_2.5.1 데이터 정제
_2.5.2 텍스트와 범주형 특성 다루기
_2.5.3 특성 스케일과 변환
_2.5.4 사용자 정의 변환기
_2.5.5 변환 파이프라인
2.6 모델 선택과 훈련
_2.6.1 훈련 세트에서 훈련하고 평가하기
_2.6.2 교차 검증으로 평가하기
2.7 모델 미세 튜닝
_2.7.1 그리드 서치
_2.7.2 랜덤 서치
_2.7.3 앙상블 방법
_2.7.4 최상의 모델과 오차 분석
_2.7.5 테스트 세트로 시스템 평가하기
2.8 론칭, 모니터링, 시스템 유지 보수
2.9 직접 해보세요!
연습문제
3장 분류
3.1 MNIST
3.2 이진 분류기 훈련
3.3 성능 측정
_3.3.1 교차 검증을 사용한 정확도 측정
_3.3.2 오차 행렬
_3.3.3 정밀도와 재현율
_3.3.4 정밀도/재현율 트레이드오프
_3.3.5 ROC 곡선
3.4 다중 분류
3.5 오류 분석
3.6 다중 레이블 분류
3.7 다중 출력 분류
연습문제
4장 모델 훈련
4.1 선형 회귀
_4.1.1 정규 방정식
_4.1.2 계산 복잡도
4.2 경사 하강법
_4.2.1 배치 경사 하강법
_4.2.2 확률적 경사 하강법
_4.2.3 미니배치 경사 하강법
4.3 다항 회귀
4.4 학습 곡선
4.5 규제가 있는 선형 모델
_4.5.1 릿지 회귀
_4.5.2 라쏘 회귀
_4.5.3 엘라스틱넷
_4.5.4 조기 종료
4.6 로지스틱 회귀
_4.6.1 확률 추정
_4.6.2 훈련과 비용 함수
_4.6.3 결정 경계
_4.6.4 소프트맥스 회귀
연습문제
5장 서포트 벡터 머신
5.1 선형 SVM 분류
_5.1.1 소프트 마진 분류
5.2 비선형 SVM 분류
_5.2.1 다항식 커널
_5.2.2 유사도 특성
_5.2.3 가우스 RBF 커널
_5.2.4 계산 복잡도
5.3 SVM 회귀
5.4 SVM 이론
5.5 쌍대 문제
_5.5.1 커널 SVM
연습문제
6장 결정 트리
6.1 결정 트리 학습과 시각화
6.2 예측
6.3 클래스 확률 추정
6.4 CART 훈련 알고리즘
6.5 계산 복잡도
6.6 지니 불순도 또는 엔트로피?
6.7 규제 매개변수
6.8 회귀
6.9 축 방향에 대한 민감성
6.10 결정 트리의 분산 문제
연습문제
7장 앙상블 학습과 랜덤 포레스트
7.1 투표 기반 분류기
7.2 배깅과 페이스팅
_7.2.1 사이킷런의 배깅과 페이스팅
_7.2.2 OOB 평가
7.3 랜덤 패치와 랜덤 서브스페이스
7.4 랜덤 포레스트
_7.4.1 엑스트라 트리
_7.4.2 특..