머신러닝 교과서 with 파이썬, 사이킷런, 텐서플로 목차

<머신러닝 교과서 with 파이썬, 사이킷런, 텐서플로         
Python Machine Learning By Example, 2/E : Implement machine learning algorithms and techniques to build intelligent systems(Paperback, 2nd Edition) >

세바스찬 라시카, 바히드 미자리리 저/박해선 역 

1. 컴퓨터는 데이터에서 배운다
2. 간단한 분류알고리즘 훈련1,  2
3. 사이킷런을 타고 떠나는 머신 러닝 분류 모델 투어
4. 좋은 휸련 세트 만들기 : 데이터 전처리
5. 차원 축소를 사용한 데이터 압축
6. 모델 평가와 하이퍼파라미터 튜닝의 모범 사례
   
7. 다양하 모델을 결합한 앙상블
8. 감성 분석에 머신 러닝 적용
9. 웹 애플리케이션에 머신 러닝 모델 내장
10. 회귀분석으로 연속적 타깃 변수 예측
11. 레이블되지 않는 데이터 다루기 :군집분석
12. 다층 인공신견망을 밑바닥 부터 구현
13. 텐서플로를 사용하여 신경망 훈련
14. 텐서플로의 주요 특징
15. 심층 합성곱 신경망으로 이미지 분류
16. 순환 신경망으로 시퀀스 데이터 모델링

 

책과 함께 계속해서 github도 참고할 예정 :

해선님 github : https://github.com/rickiepark/python-machine-learning-book-2nd-edition