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소장자료
부가정보
1부 첫 번째 단계
1장 학습이란?
2장 기술적 배경
3장 범주 예측: 분류 문제 시작
4장 수치형 값 예측: 회귀 모델
2부 평가
5장 학습 모델 평가 및 비교
6장 분류 모델 평가
7장 회귀 모델 평가
3부 더 많은 학습 방법과 개념
8장 더 많은 분류 방법
9장 더 많은 회귀 방법
10장 수동 특성 엔지니어링: 데이터 조작
11장 하이퍼파라미터 튜닝과 파이프라인
4부 복잡도 더하기
12장 학습 모델 조합
13장 특성 엔지니어링을 대신하는 모델들
14장 도메인별 특성 엔지니어링: 도메인에 최적화된 학습
15장 연결, 확장 그리고 앞으로의 방향
부록 A nlwpy.py 살펴보기
부록 B 환경 설정
서평