Description
기초 이론부터 구현 실습까지 체계적으로 배우는 머신러닝 핵심
이 책은 머신러닝 입문자를 대상으로, 머신러닝을 공부할 때 필요한 기초 이론과 총7개의 머신러닝 핵심 모델을 다룹니다. 각각의 머신러닝 모델을 ‘데이터 설명 → 모델 구조 → 학습이론’ 순서로 설명하여, 데이터 특성과 상황에 맞게 적절한 모델을 선정하고 적용하는 방법을 체계적으로 보여줍니다. 그런 다음 두 가지 유형의 실습(사이킷런을 활용하는 방식, 함수를 직접 구현하는 방식)을 제공하여 개별 머신러닝 모델의 동작을 깊이 이해하고 다양한 상황에 적용할 수 있는 역량을 길러줍니다.
데이터, 모델, 학습이론으로 배우는 머신러닝 이론과 실습
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