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머신러닝 인 액션 : 기계학습 알고리즘으로 데이터 마이닝하기 = Machine Learning in Action

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도서 상세정보
자료유형 :	단행본
분류기호 :	005.76
서명/저자사항 :	머신러닝 인 액션: 기계학습 알고리즘으로 데이터 마이닝하기= Machine Learning in Action/ 피터 해링턴 지음; 김영진 옮김.
발행사항 :	파주: 제이펍, 2017.
형태사항 :	448 p.; 25 cm.
개인저자 :	Peter Harrington
개인저자 :	해링턴, 피터
언어	한국어

소장정보

국방대학교 도서관

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1부 분류

1. 기계 학습 기초

2. k-최근접 이웃 알고리즘

3. 의사결정 트리 : 한 번에 하나의 속성으로 데이터 집합 분할하기

4. 나이브 베이스 : 확률 이론으로 분류하기

5. 로지스틱 회귀

6. 지지 벡터 머신

7. 에이다부스트 메타 알고리즘으로 분류 개선하기

2부 회귀로 수치형 값 예측하기

8. 회귀 : 수치형 값 예측하기

9. 트리 기반 회귀

3부 비지도 학습

10. k-평균 군집화 : 항목 표시가 없는 아이템 그룹 짓기

11. 어프라이어리 알고리즘으로 연관 분석하기

12. FP-성장 알고리즘으로 빈발 아이템 집합 찾기

4부 부가적인 도구들

13. 데이터 간소화를 위한 주요 구성요소 분석 사용하기

14. 특이 값 분해로 데이터 간소하 하기

15. 빅 데이터와 맵 리듀스