옮긴이 머리말 = ⅹ
머리말 = xii
이 책에 대하여 = xiii
베타리더 후기 = xvi
CHAPTER 1 머신러닝 기초 = 1
  1.1 머신러닝 소개 = 3
    머신러닝 = 3
    머신러닝의 유형 = 4
    머신러닝의 활용 = 10
  1.2 머신러닝 준비하기 = 11
    데이터의 중요성 = 11
    지도 학습(분류)의 예 = 14
    구현 방법 = 17
    비지도 학습의 예 = 19
    시각화 = 23
    그래프의 종류와 표현 방법 : matplotlib을 이용한 그래프 출력 = 29
    판다스를 이용해 데이터를 이해하고 다루기 = 38
    마치며 = 45
CHAPTER 2 지도 학습 = 47
  01 선형회귀 = 49
    기본 개념 = 49
    알고리즘 = 50
    더 나아가기 = 53
  02 정규화 = 58
    기본 개념 = 58
    알고리즘 = 61
    더 나아가기 = 64
  03 로지스틱 회귀 = 67
    기본 개념 = 67
    알고리즘 = 69
    더 나아가기 = 71
  04 서포트 벡터 머신 = 74
    기본 개념 = 74
    알고리즘 = 75
    더 나아가기 = 77
  05 커널 기법을 적용한 서포트 벡터 머신 = 80
    기본 개념 = 81
    알고리즘 = 81
    더 나아가기 = 83
  06 나이브 베이즈 분류 = 86
    기본 개념 = 86
    알고리즘 = 89
    더 나아가기 = 93
  07 랜덤 포레스트 = 94
    기본 개념 = 94
    알고리즘 = 95
    더 나아가기 = 99
  08 신경망 = 101
    기본 개념 = 101
    알고리즘 = 104
    더 나아가기 = 108
  09 k-최근접 이웃 알고리즘(kNN) = 110
    기본 개념 = 110
    알고리즘 = 112
    더 나아가기 = 113
CHAPTER 3 비지도 학습 = 117
  10 주성분 분석 = 119
    기본 개념 = 119
    알고리즘 = 121
    더 나아가기 = 124
  11 잠재 의미 분석 = 125
    기본 개념 = 125
    알고리즘 = 127
    더 나아가기 = 131
  12 음수 미포함 행렬 분해 = 132
    기본 개념 = 132
    알고리즘 = 134
    더 나아가기 = 136
  13 잠재 디리클레 할당 = 139
    기본 개념 = 139
    알고리즘 = 141
    더 나아가기 = 143
  14 k-평균 알고리즘 = 146
    기본 개념 = 146
    알고리즘 = 147
    더 나아가기 = 149
  15 가우시안 혼합 모델 = 151
    기본 개념 = 151
    알고리즘 = 152
    더 나아가기 = 156
  16 국소 선형 임베딩 = 157
    기본 개념 = 157
    알고리즘 = 158
    더 나아가기 = 161
  17 t-분포 확률적 임베딩 = 163
    기본 개념 = 163
    알고리즘 = 164
    더 나아가기 = 168
CHAPTER 4 평가 방법과 여러 가지 데이터 처리 = 171
  4.1 평가 방법 = 173
    지도 학습의 평가 = 173
    분류 문제의 평가 방법 = 174
    회귀 문제의 평가 방법 = 183
    평균제곱오차와 결정계수의 차이 = 188
    다른 알고리즘을 이용할 때와 비교 = 188
    하이퍼 파라미터 설정 = 190
    모델의 과적합 = 191
    과적합을 막는 방법 = 192
    학습 데이터와 검정 데이터 나누기 = 193
    교차 검증 = 196
    하이퍼 파라미터 탐색하기 = 198
  4.2 문서 데이터의 전처리 = 202
    단어 빈도 수를 이용한 변환 = 202
    TF-IDF를 이용한 변환 = 203
    머신러닝 모델에 적용 = 204
  4.3 이미지 데이터 변환하기 = 207
    픽셀 밝기 값 활용하기 = 207
    변환한 벡터 데이터로 머신러닝 모델 만들기 = 209
CHAPTER 5 파이썬 개발 환경 = 211
  5.1 파이썬 3 설치 = 213
    윈도우 10 = 213
    macOS = 214
    리눅스 = 215
    아나콘다를 윈도우 10에 설치 = 216
  5.2 가상 환경 = 218
    표준 개발 환경에서 가상 환경 설정하기 = 218
    아나콘다 = 220
  5.3 외부 라이브러리 설치 = 221
    외부 라이브러리 = 221
    외부 라이브러리 설치 = 221
  참고문헌 = 223
APPENDIX(부록) = 225
  읽으면 도움 되는 수학 개념 몇 가지 = 226
  이 책의 주요 용어 = 230
찾아보기 = 237