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수학 없이 배우는 데이터 과학과 알고리즘(데이터 과학 시리즈)
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172쪽 | | 153*224*16mm
ISBN-10 : 1161750797
ISBN-13 : 9791161750798
수학 없이 배우는 데이터 과학과 알고리즘(데이터 과학 시리즈) 중고
저자 애널린 응 | 역자 최광민 | 출판사 에이콘출판
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2017년 11월 20일 출간
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4 정말 새 제품인 것 같네요. 정말 감사합니다. 5점 만점에 5점 sunghee*** 2018.04.30
3 aaaaaaaaass 5점 만점에 5점 skj7*** 2016.06.10
2 빠르고 좋습니다. 책 상태도 완전 좋구요 5점 만점에 5점 tlaehd*** 2016.06.07
1 아마존 서평이 상당히 좋은 책인데 저렴하게 구매하게 되어 기쁩니다. 5점 만점에 5점 swpa*** 2016.04.12

이 책의 시리즈

책 소개

상품구성 목록
상품구성 목록

2017년 스탠퍼드대학교 CS102 빅데이터 강의에 활용된 이 책은 데이터 과학을 처음 시작하는 사람들에게 주로 사용되는 분석 기법과 핵심적인 머신 러닝 알고리즘의 원리를 실제 데이터를 바탕으로 설명하고 있다. 구체적인 코드나 세세한 수학적 내용으로 독자를 힘들게 하기보다, 알고리즘의 동작 원리와 장단점을 제시함으로써 데이터 과학을 처음 시작하는 비전공자나 데이터 과학이 무엇인지 궁금한 독자에게 훌륭한 출발점을 제공한다.

저자소개

저자 : 애널린 응
저자 애널린 응(Annalyn Ng)은 미시간 대학교(앤아버)를 졸업했고, 그곳에서 통계학 강사로 일했다. 케임브리지대학교 정신분석학센터에서 박사 준비 과정을 이수했고, 타깃 광고를 위한 소셜미디어 데이터 마이닝과 채용을 위한 인지 테스트를 개발했다. 디즈니연구소의 행동 과학 팀에서 고객의 정신분석학적 프로필을 분석했다.

저자 : 케네스 수
저자 케네스 수(Kenneth Soo)는 2017년 중반에 스탠퍼드대학교에서 통계학 석사를 이수했다. 워릭대학교 통계경제학부 운영연구과에서 3년 내내 수학 강의 1등을 차지했다. 같은 대학 운영 연구와 관리 과학 그룹의 연구원으로 일했고, 무작위성 실패에 취약한 네트워크 연구 분야에서 견고한 다중 목적 최적화를 연구했다.

역자 : 최광민
역자 최광민은 한양대학교 컴퓨터 전공을 마치고 삼성 SDS 책임 연구원을 거쳐, 현재 인공지능 스타트업 알레시오에서 CTO로 재직 중이다. 회사에서든 일상에서든 새롭고 흥미로운 기술이라면 무엇이든 배우고 즐길 준비가 돼 있으며, 백발노인이 돼서도 끝없이 탐구하고 창조하는 사람이 되는 것을 인생의 목표로 삼고 있다.

목차

1장. 기초 훑어보기

__1.1 데이터 준비
____데이터 포맷
____변수 타입
____변수 선택
____특징 엔지니어링
____누락된 데이터
__1.2 알고리즘 선택
____비지도학습
____지도학습
____강화 학습
____이 밖에 고려해야 할 점
__1.3 파라미터 튜닝
__1.4 결과 평가하기
____분류 지표
____회귀 지표
____검증
__1.5 요약

2장. 평균 군집화

__2.1 고객 군집 찾기
__2.2 예제: 영화 팬들의 성향 프로필
__2.3 군집 정의하기
____얼마나 많은 군집이 존재하는가?
____군집의 포함 관계는 어떤가?
__2.4 제약
__2.5 요약

3장. 주성분 분석

__3.1 식품의 영양 성분 파악
__3.2 주성분
__3.3 예제: 식품 그룹 분석
__3.4 제약
__3.5 요약

4장. 연관 규칙

__4.1 구매 패턴 발견하기
__4.2 지지도와 신뢰도, 향상도
__4.3 예제: 식료품 거래 분석
__4.4 Apriori 원칙
____지지도가 높은 품목 집합 찾기
____신뢰도나 향상도가 높은 품목 규칙 찾기
__4.5 제약
__4.6 요약

5장. 소셜 네트워크 분석

__5.1 관계 매핑하기
__5.2 예제: 무기 거래로 엿보는 지정학
__5.3 루뱅 메서드
__5.4 페이지랭크 알고리즘
__5.5 제약
__5.6 요약

6장. 회귀 분석

__6.1 추세선 찾기
__6.2 예제: 주택 가격 예측
__6.3 기울기 하강법
__6.4 회귀 계수
__6.5 상관 계수
__6.6 제약
__6.7 요약

7장. k-최근접 이웃과 이상 감지

__7.1 식품 감별
__7.2 유유상종
__7.3 예제: 와인의 차이 알아내기
__7.4 이상 감지
__7.5 제약
__7.6 요약

8장. 서포트 벡터 머신

__8.1 “아니요”냐, “절대 아니요!”냐?
__8.2 예제: 심장병 예측
__8.3 최적 경계 그리기
__8.4 제약
__8.5 요약

9장. 의사결정 트리

__9.1 재앙에서 살아남을지 예측하기
__9.2 예제: 타이타닉 탈출하기
__9.4 제약
__9.5 요약

10장. Random Forests

__10.1 대중의 지혜
__10.2 예제: 범죄 예측
__10.3 앙상블
__10.4 부트스트랩 집계
__10.5 제약
__10.6 요약

11장. 신경망

__11.1 두뇌 흉내 내기
__11.2 예제: 수기 숫자 인식
__11.3 신경망의 구성 요소
__11.4 활성화 규칙
__11.5 제약
__11.6 요약

12장. A/B 테스트와 멀티 암드 밴딧

__12.1 A/B 테스트의 기초
__12.2 A/B 테스트의 제약
__12.3 입실론 감소 전략
__12.4 예제: 멀티 암드 밴딧
__12.5 ‘승자 고집하기’에 얽힌 재밌는 사연
__12.6 입실론 감소 전략의 제약
__12.7 요약

부록

__A. 지도학습 알고리즘 개요
__B. 지도학습 알고리즘 개요
__C. 튜닝 파라미터 목록
__D. 다양한 평가 지표
____분류 지표
____회귀 지표

책 속으로

출판사 서평

★ 이 책에서 다루는 내용 ★ 데이터 과학과 그에 포함된 알고리즘을 보통 사람들의 언어로 소개한다(이 책에 수학은 없다). 핵심 개념을 이해할 수 있도록 직관적인 설명과 많은 시각 자료를 사용할 것이다. 알고리즘마다 한 장을 할애해 실제 예제로 알...

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★ 이 책에서 다루는 내용 ★
데이터 과학과 그에 포함된 알고리즘을 보통 사람들의 언어로 소개한다(이 책에 수학은 없다). 핵심 개념을 이해할 수 있도록 직관적인 설명과 많은 시각 자료를 사용할 것이다.
알고리즘마다 한 장을 할애해 실제 예제로 알고리즘의 동작 원리를 설명한다. 예제에서 사용한 데이터는 온라인에서 확인할 수 있으며, 출처는 참고문헌에서 볼 수 있다.
배운 내용을 복습하고 싶다면 각 장의 끝에 있는 요약을 확인하자. 책의 끝부분에서는 각 알고리즘의 장단점을 간략히 요약한 참고자료를 볼 수 있고, 일반적으로 사용하는 용어들을 포함하는 용어집도 볼 수 있다.
이 책을 바탕으로 데이터 과학에 대한 실용적인 이해를 얻고, 그 강점을 이용해 더 나은 의사결정을 할 수 있길 바란다.

★ 이 책의 대상 독자 ★
데이터 과학과 그 원동력이 되는 알고리즘에 입문하고 싶은 초심자에게 적극 추천한다

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