Description
통계 계산과 그래픽에 특화된 언어인 R을 사용해 머신 러닝을 배우는데 필요한 여러 통계적 기법을 실제 사례에 적용하며 설명한다. 복잡한 수식이나 전문 프로그래밍 기법을 사용하지 않으면서, 선형 회귀에서부터 분류 문제나 딥러닝, 추천 시스템, 군집화, 시계열 분석, 텍스트 마이닝까지 머신 러닝의 거의 전 영역에 대해 실제 데이터를 이용해 간결한 R 코드로 명확하게 설명한다. 기초 통계와 프로그래밍을 조금 할 줄 안다면 더욱 더 이해하기 쉬울 것이다.
★ 이 책에서 다루는 내용 ★
■ 실제 업계에서 머신 러닝 도구를 적용하는 방법
■ R을 사용해 데이터를 분석하기 전에 효과적으로 준비하는 작업
■ 데이터를 효과적으로 시각화하는 방법
■ 분석을 위해 학습용 데이터 세트와 테스트용 데이터 세트를 만드는 이유와 방법에 대한 이해
■ 가장 기본적인 머신 러닝 방법인 선형 회귀와 로지스틱 회귀
■ 서포트 벡터 머신 같은 심화 머신 러닝 방법 이해
■ 아마존 클라우드 서비스에서 R 사용하기
★ 이 책의 대상 독자 ★
데이터 과학자, 데이터 분석가, R을 이용해 머신 러닝을 하는, 실무 지식이 있는 사람들 대상으로 한다. 갖고 있는 기술을 한 단계 더 끌어올려 이 분야에서 전문가가 되고 싶은 사람을 위한 책이다.
★ 이 책에서 다루는 내용 ★
■ 실제 업계에서 머신 러닝 도구를 적용하는 방법
■ R을 사용해 데이터를 분석하기 전에 효과적으로 준비하는 작업
■ 데이터를 효과적으로 시각화하는 방법
■ 분석을 위해 학습용 데이터 세트와 테스트용 데이터 세트를 만드는 이유와 방법에 대한 이해
■ 가장 기본적인 머신 러닝 방법인 선형 회귀와 로지스틱 회귀
■ 서포트 벡터 머신 같은 심화 머신 러닝 방법 이해
■ 아마존 클라우드 서비스에서 R 사용하기
★ 이 책의 대상 독자 ★
데이터 과학자, 데이터 분석가, R을 이용해 머신 러닝을 하는, 실무 지식이 있는 사람들 대상으로 한다. 갖고 있는 기술을 한 단계 더 끌어올려 이 분야에서 전문가가 되고 싶은 사람을 위한 책이다.
R로 마스터하는 머신 러닝 (업무에 활용할 수 있는 선형모델에서 딥러닝까지 | 2 판)
$37.19