▣1장:Jupyter-파이썬에날개를달자
IPython과Jupyter시작하기
__IPython셸실행하기
__Jupyter노트북실행하기
__IPython의도움말과문서
__IPython셸에서사용할수있는키보드단축키
향상된대화형기능
__IPython매직명령어
__입력/출력이력
__IPython과셸명령어
디버깅및프로파일링
__에러와디버깅
__코드프로파일링및시간측정
__IPython추가참고자료
▣2장:NumPy소개
파이썬의데이터타입이해하기
__파이썬정수는정수이상이다
__파이썬리스트는리스트이상이다
__파이썬의고정타입배열
__파이썬리스트에서배열만들기
__처음부터배열만들기
__NumPy표준데이터타입
NumPy배열의기초
__NumPy배열속성지정
__배열인덱싱:단일요소에접근하기
__배열슬라이싱:하위배열에접근하기
__배열재구조화
__배열연결및분할
NumPy배열연산:유니버설함수
__루프는느리다
__Ufuncs소개
__NumPy유니버설함수(Ufuncs)
__고급Ufunc기능
__Ufuncs:더알아보기
집계:최솟값,최댓값,그리고그사이의모든것
__배열의값의합구하기
__최솟값과최댓값
__예제:미국대통령의평균신장은얼마일까?
배열연산:브로드캐스팅
__브로드캐스팅소개
__브로드캐스팅규칙
__실전브로드캐스팅
비교,마스크,부울로직
__예제:비온날세기
__ufunc으로서의비교연산자
__부울배열로작업하기
__마스크로서의부울배열
__키워드and/orvs.연산자&/|사용하기
팬시인덱싱
__팬시인덱싱알아보기
__결합인덱싱
__예제:임의의점선택하기
__팬시인덱싱으로값변경하기
__예제:데이터구간화
배열정렬
__NumPy의빠른정렬:np.sort와np.argsort
__행이나열기준으로정렬하기
__부분정렬:파티션나누기
__예제:k-최근접이웃알고리즘
구조화된데이터:NumPy의구조화된배열
__구조화된배열만들기
__고급복합타입
__레코드배열:트위스트를가진구조화된배열
__Pandas로넘어가며
▣3장:Pandas로데이터가공하기
Pandas객체소개
__PandasSeries객체
__PandasDataFrame객체
__PandasIndex객체
데이터인덱싱과선택
__Series에서데이터선택
__DataFrame에서데이터선택
Pandas에서데이터연산하기
__유니버설함수:인덱스보존
__유니버설함수:인덱스정렬
__유니버설함수:DataFrame과Series간의연산
누락된데이터처리하기
__누락된데이터처리방식의트레이드오프
__Pandas에서누락된데이터
__Pandas의널러블(Nullable)데이터타입
__널값연산하기
계층적인덱싱
__다중인덱스된Series
__MultiIndex생성메서드
__MultiIndex인덱싱및슬라이싱
__다중인덱스재정렬하기
데이터세트결합:Concat과Append
__복습:NumPy배열연결
__pd.concat을이용한간단한연결
데이터세트결합하기:병합과조인
__관계대수
__조인작업의분류
__병합키지정
__조인을위한집합연산지정하기
__열이름이겹치는경우:suffixes키워드
__예제:미국주데이터
집계와분류
__행성데이터
__Pandas의간단한집계연산
__GroupBy:분할,적용,결합
피벗테이블
__피벗테이블시작
__피벗테이블등장배경
__피벗테이블구문
__예제:출생률데이터
벡터화된문자열연산
__Pandas문자열연산소개
__Pandas문자열메서드목록
__예제:조리법데이터베이스
시계열다루기
__파이썬에서의날짜와시간
__Pandas시계열:시간으로인덱싱하기
__Pandas시계열데이터구조
__정규시퀀스:pd.date_range()
__주기와오프셋
__리샘플링,시프팅,윈도잉
__예제:시애틀자전거수시각화
고성능Pandas:eval()과query()
__query()와eval()의등장배경:복합표현식
__효율적인연산을위한pandas.eval()
__열단위의연산을위한DataFrame.eval()
__DataFrame.query()메서드
__성능:이함수를사용해야하는경우
__추가자료
▣04장:Matplotlib을활용한시각화
일반적인Matplotlib사용법
__matplotlib임포트하기
__스타일설정하기
__show()를사용할것인가,말것인가-플롯표현방법
간단한라인플롯
__플롯수정하기:선색상과스타일
__플롯조정하기:축경계
__플롯에레이블붙이기
__Matplotlib주의사항
간단한산점도
__plt.plot을사용한산점도
__plt.scatter를활용한산점도
__plot과scatter의차이:효율성측면에서유의할점
__오차시각화하기
밀도플롯과등고선플롯
__3차원함수시각화하기
__히스토그램,구간화,밀도
__2차원히스토그램과구간화
플롯범례맞춤변경하기
__범례에사용할요소선택하기
__점크기에대한범례
__다중범례
색상막대맞춤변경하기
__색상막대맞춤변경하기
__예제:손으로쓴숫자
다중서브플롯
__plt.axes:직접만든서브플롯
__plt.subplot:간단한서브플롯의그리드
__plt.subplots:한번에전체그리드만들기
__plt.GridSpec:복잡한배치
텍스트와주석
__예제:미국출생률에휴일이미치는영향
__변환및텍스트위치
__화살표와주석
눈금맞춤변경하기
__주눈금과보조눈금
__눈금또는레이블숨기기
__눈금개수줄이기와늘리기
__팬시눈금포맷
__위치지시자와서식지시자요약
Matplotlib맞춤변경하기:설정과스타일시트
__직접플롯변경하기
__기본값변경하기:rcParams
__스타일시트
Matplotlib에서3차원플로팅하기
__3차원점과선
__3차원등고선플롯
__와이어프레임과표면도
__표면삼각측량법
Seaborn을활용한시각화
__Seaborn플롯탐색하기
__예제:마라톤완주시간탐색
__추가자료
__기타파이썬그래픽라이브러리
▣5장:머신러닝
머신러닝이란무엇인가?
__머신러닝의범주
__머신러닝응용의정성적사례
__정리
Scikit-Learn소개
__Scikit-Learn에서의데이터표현방식
__EstimatorAPI
__응용:손으로쓴숫자탐색
__정리
초모수와모델검증
__모델검증에대한고려사항
__최적의모델선택하기
__학습곡선
__실제검증:그리드검색
__정리
특징공학
__범주특징
__텍스트특징
__이미지특징
__유도특징
__누락데이터의대체
__특징파이프라인
심화학습:나이브베이즈분류
__베이즈분류
__가우스나이브베이즈
__다항분포나이브베이즈
__언제나이브베이즈모델을사용할것인가
심화학습:선형회귀
__단순선형회귀
__기저함수회귀
__정규화
__예제:자전거통행량예측
심화학습:서포트벡터머신
__서포트벡터머신의동기
__서포트벡터머신:마진최대화
__예제:안면인식
__정리
심화학습:의사결정트리와랜덤포레스트
__랜덤포레스트등장배경:의사결정트리
__추정모델의앙상블:랜덤포레스트
__랜덤포레스트회귀
__예제:랜덤포레스트를사용한숫자분류
__정리
심화학습:주성분분석
__주성분분석소개
__PCA응용:노이즈필터링
__예제:고유얼굴
__정리
심화학습:다양체학습
__다양체학습:'HELLO'
__다차원척도법(MDS,MultidimensionalSacling)
__비선형다양체학습:국소선형임베딩
__다양체방식에대한몇가지생각
__예제:얼굴데이터에아이소맵적용
__예제:숫자데이터의구조시각화
심화학습:k-평균군집화
__k-평균소개
__기댓값-최대화
__예제
심화학습:가우스혼합모델
__GMM등장배경:k-평균의약점
__E-M단계일반화하기:가우스혼합모델
__공분산유형선택하기
__밀도추정에GMM사용하기
__예제:새로운데이터를생성하는GMM
심화학습:커널밀도추정
__KDE등장배경:히스토그램
__커널밀도추정의실제적용
__교차검증을통한대역폭선택
__예제:나이브하지않은베이즈(Not-So-NaveBayes)
응용:안면인식파이프라인
__HOG특징
__실제HOG:간단한안면인식기
__주의사항및개선사항
__머신러닝관련추가
