심화 학습 2. 파이썬 코딩으로 짜 보는 신경망 1 | 환경 변수 설정하기 2 | 파이썬 코드로 실행하는 신경망
부록 A 내 컴퓨터에서 아나콘다로 딥러닝 실행하기
별책 부록 1장. 가장 많이 사용하는 머신 러닝 알고리즘 TOP 10 1 | 세상의 거의 모든 머신 러닝 알고리즘 2 | 실습을 위한 준비 사항 3 | 결정 트리 4 | 랜덤 포레스트 5 | 가우시안 나이브 베이즈 6 | k‐최근접 이웃 7 | 에이다 부스트 8 | 이차 판별 분석 9 | 서포트 벡터 머신 10 | 서포트 벡터 머신 ‐ RBF 커널 11 | 보팅 12 | 배깅 13 | 여러 알고리즘의 성능을 한눈에 비교하기
2장. 데이터 분석을 위한 판다스: 92개의 예제 모음 A | 데이터 만들기 __1. 판다스 라이브러리 불러오기 __2. 데이터 프레임 만들기 __3. 데이터 프레임 출력하기 __4. 데이터의 열 이름을 따로 지정해서 만들기 __5. 인덱스가 두 개인 데이터 프레임 만들기 B | 데이터 정렬하기 __6. 특정 열 값을 기준으로 정렬하기 __7. 열 이름 변경하기 __8. 인덱스 값 초기화하기 __9. 인덱스 순서대로 정렬하기 __10. 특정 열 제거하기 C | 행 추출하기 __11. 맨 위의 행 출력하기 __12. 맨 아래 행 출력하기 __13. 특정 열의 값을 추출하기 __14. 특정 열에 특정 값이 있을 경우 추출하기 __15. 특정 열에 특정 값이 없을 경우 추출하기 __16. 특정 열에 특정 숫자가 있는지 확인하기 __17. 특정 비율로 데이터 샘플링하기 __18. 특정 개수만큼 데이터 샘플링하기 __19. 특정 열에서 큰 순서대로 불러오기 __20. 특정 열에서 작은 순서대로 불러오기 D | 열 추출하기 __21. 인덱스의 범위로 불러오기 __22. 첫 인덱스를 지정해 불러오기 __23. 마지막 인덱스를 지정해 불러오기 __24. 모든 인덱스 불러오기 __25. 특정 열을 지정해 가져오기 __26. 조건을 만족하는 열 가져오기 __27. 특정 문자가 포함되지 않는 열 가져오기 E | 행과 열 추출하기 __28. 특정 행과 열을 지정해 가져오기 __29. 인덱스로 특정 행과 열 가져오기 __30. 특정 열에서 조건을 만족하는 행과 열 가져오기 __31. 인덱스를 이용해 특정 조건을 만족하는 값 불러오기 F | 중복 데이터 다루기 __32. 특정 열에 어떤 값이 몇 개 들어 있는지 알아보기 __33. 데이터 프레임의 행이 몇 개인지 세어 보기 __34. 데이터 프레임의 행과 열이 몇 개인지 세어 보기 __35. 특정 열에 유니크한 값이 몇 개인지 세어 보기 __36. 데이터 프레임의 형태 한눈에 보기 __37. 중복된 값 제거하기 G | 데이터 파악하기 __38. 각 열의 합 보기 __39. 각 열의 값이 모두 몇 개인지 보기 __40. 각 열의 중간 값 보기 __41. 특정 열의 평균값 보기 __42. 각 열의 25%, 75%에 해당하는 수 보기 __43. 각 열의 최솟값 보기 __44. 각 열의 최댓값 보기 __45. 각 열의 표준편차 보기 __46. 데이터 프레임 각 값에 일괄 함수 적용하기 H | 결측치 다루기 __47. null 값인지 확인하기 __48. null 값이 아닌지 확인하기 __49. null 값이 있는 행 삭제하기 __50. null 값을 특정 값으로 대체하기 __51. null 값을 특정 계산 결과로 대체하기 I | 새로운 열 만들기 __52. 조건에 맞는 새 열 만들기 __53. assign( )을 이용해 조건에 맞는 새 열 만들기 __54. 숫자형 데이터를 구간으로 나누기 __55. 기준 값 이하와 이상을 모두 통일시키기 __56. 최댓값 불러오기 __57. 최솟값 불러오기 J | 행과 열 변환하기 __58. 모든 열을 행으로 변환하기 __59. 하나의 열만 행으로 이동시키기 __60. 여러 개의 열을 행으로 이동시키기 __61. 특정 열의 값을 기준으로 새로운 열 만들기 __62. 원래 데이터 형태로 되돌리기 K | 시리즈 데이터 연결하기 __63. 시리즈 데이터 합치기 __64. 데이터를 병합할 때 새로운 인덱스 만들기 __65. 계층적 인덱스를 추가하고 열 이름 지정하기 L | 데이터 프레임 연결하기 __66. 데이터 프레임 합치기 __67. 열의 수가 다른 두 데이터 프레임 합치기 __68. 함께 공유하는 열만 합치기 __69. 열 이름이 서로 다른 데이터 합치기 M | 데이터 병합하기 __70. 왼쪽 열을 축으로 병합하기 __71. 오른쪽 열을 축으로 병합하기 __72. 공통 값만 병합하기 __73. 모든 값을 병합하기 __74. 특정한 열을 비교해서 공통 값이 존재하는 경우만 가져오기 __75. 공통 값이 존재하는 경우 해당 값을 제외하고 병합하기 __76. 공통 값이 있는 것만 병합하기 __77. 모두 병합하기 __78. 어디서 병합되었는지 표시하기 __79. 원하는 병합만 남기기 __80. merge 칼럼 없애기 N | 데이터 가공하기 __81. 행 전체를 한 칸 아래로 이동하기 __82. 행 전체를 한 칸 위로 이동하기 __83. 첫 행부터 누적해서 더하기 __84. 새 행과 이전 행을 비교하면서 최댓값 출력하기 __85. 새 행과 이전 행을 비교하면서 최솟값 출력하기 __86. 첫 행부터 누적해서 곱하기 O | 그룹별로 집계하기 __87. 그룹 지정 및 그룹별 데이터 수 표시 __88. 그룹 지정 후 원하는 칼럼 표시하기 __89. 밀집도 기준으로 순위 부여하기 __90. 최젓값을 기준으로 순위 부여하기 __91. 순위를 비율로 표시하기 __92. 동일 순위에 대한 처리 방법 정하기