|
[Âü°í¼] ÆÄÀ̽㠶óÀ̺귯¸®¸¦ È°¿ëÇÑ ¸Ó½Å·¯´× [ÀýÆÇ] |
|
| ¤ýÆǸŰ¡ | 27,000 ¿ø (10%, 3,000 ¿ø ÇÒÀÎ) | | ¤ýÀû¸³±Ý | 1,500 ¿ø (5% Àû¸³) | | | | ¤ýÃâ°£ÀÏ : 2017 ³â 7 ¿ù 1 ÀÏ | | ¤ý456 ÂÊ | 182*236*20mm/808g | ISBN : 9788968483394 | | | | ¤ý1¸¸¿ø ÀÌ»ó ÁÖ¹®½Ã ¹«·á¹è¼Û | |
|
|
|
| CHAPTER 1 ¼Ò°³
1.1 ¿Ö ¸Ó½Å·¯´×Àΰ¡?
_1.1.1 ¸Ó½Å·¯´×À¸·Î Ç® ¼ö ÀÖ´Â ¹®Á¦
_1.1.2 ¹®Á¦¿Í µ¥ÀÌÅÍ ÀÌÇØÇϱâ
1.2 ¿Ö ÆÄÀ̽ãÀΰ¡?
1.3 scikit-learn
_1.3.1 scikit-learn ¼³Ä¡
1.4 Çʼö ¶óÀ̺귯¸®¿Í µµ±¸µé
_1.4.1 ÁÖÇÇÅÍ ³ëÆ®ºÏ
_1.4.2 NumPy
_1.4.3 SciPy
_1.4.4 matplotlib
_1.4.5 pandas
_1.4.6 mglearn
1.5 ÆÄÀ̽ã 2 vs. ÆÄÀ̽ã 3
1.6 ÀÌ Ã¥¿¡¼ »ç¿ëÇÏ´Â ¼ÒÇÁÆ®¿þ¾î ¹öÀü
1.7 ù ¹ø° ¾ÖÇø®ÄÉÀ̼Ç: º×²ÉÀÇ Ç°Á¾ ºÐ·ù
_1.7.1 µ¥ÀÌÅÍ ÀûÀç
_1.7.2 ¼º°ú ÃøÁ¤: ÈÆ·Ã µ¥ÀÌÅÍ¿Í Å×½ºÆ® µ¥ÀÌÅÍ
_1.7.3 °¡Àå ¸ÕÀú ÇÒ ÀÏ: µ¥ÀÌÅÍ »ìÆ캸±â
_1.7.4 ù ¹ø° ¸Ó½Å·¯´× ¸ðµ¨: k-ÃÖ±ÙÁ¢ ÀÌ¿ô ¾Ë°í¸®Áò
_1.7.5 ¿¹ÃøÇϱâ
_1.7.6 ¸ðµ¨ Æò°¡Çϱâ
1.8 ¿ä¾à
CHAPTER 2 Áöµµ ÇнÀ
2.1 ºÐ·ù¿Í ȸ±Í
2.2 ÀϹÝÈ, °ú´ëÀûÇÕ, °ú¼ÒÀûÇÕ
_2.2.1 ¸ðµ¨ º¹Àâµµ¿Í µ¥ÀÌÅͼ ũ±âÀÇ °ü°è
2.3 Áöµµ ÇнÀ ¾Ë°í¸®Áò
_2.3.1 ¿¹Á¦¿¡ »ç¿ëÇÒ µ¥ÀÌÅͼÂ
_2.3.2 k-ÃÖ±ÙÁ¢ ÀÌ¿ô
_2.3.3 ¼±Çü ¸ðµ¨
_2.3.4 ³ªÀÌºê º£ÀÌÁî ºÐ·ù±â
_2.3.5 °áÁ¤ Æ®¸®
_2.3.6 °áÁ¤ Æ®¸®ÀÇ ¾Ó»óºí
_2.3.7 Ä¿³Î ¼Æ÷Æ® º¤ÅÍ ¸Ó½Å
_2.3.8 ½Å°æ¸Á(µö·¯´×)
2.4 ºÐ·ù ¿¹ÃøÀÇ ºÒÈ®½Ç¼º ÃßÁ¤
_2.4.1 °áÁ¤ ÇÔ¼ö
_2.4.2 ¿¹Ãø È®·ü
_2.4.3 ´ÙÁß ºÐ·ù¿¡¼ÀÇ ºÒÈ®½Ç¼º
2.5 ¿ä¾à ¹× Á¤¸®
CHAPTER 3 ºñÁöµµ ÇнÀ°ú µ¥ÀÌÅÍ Àüó¸®
3.1 ºñÁöµµ ÇнÀÀÇ Á¾·ù
3.2 ºñÁöµµ ÇнÀÀÇ µµÀü °úÁ¦
3.3 µ¥ÀÌÅÍ Àüó¸®¿Í ½ºÄÉÀÏ Á¶Á¤
_3.3.1 ¿©·¯ °¡Áö Àüó¸® ¹æ¹ý
_3.3.2 µ¥ÀÌÅÍ º¯È¯ Àû¿ëÇϱâ
_3.3.3 ÈÆ·Ã µ¥ÀÌÅÍ¿Í Å×½ºÆ® µ¥ÀÌÅÍÀÇ ½ºÄÉÀÏÀ» °°Àº ¹æ¹ýÀ¸·Î Á¶Á¤Çϱâ
_3.3.4 Áöµµ ÇнÀ¿¡¼ µ¥ÀÌÅÍ Àüó¸® È¿°ú
3.4 Â÷¿ø Ãà¼Ò, Ư¼º ÃßÃâ, ¸Å´ÏÆúµå ÇнÀ
_3.4.1 ÁÖ¼ººÐ ºÐ¼®(PCA)
_3.4.2 ºñÀ½¼ö Çà·Ä ºÐÇØ(NMF)
_3.4.3 t-SNE¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ ¸Å´ÏÆúµå ÇнÀ
3.5 ±ºÁý
_3.5.1 k-Æò±Õ ±ºÁý
_3.5.2 º´ÇÕ ±ºÁý
_3.5.3 DBSCAN
_3.5.4 ±ºÁý ¾Ë°í¸®ÁòÀÇ ºñ±³¿Í Æò°¡
_3.5.5 ±ºÁý ¾Ë°í¸®Áò ¿ä¾à
3.6 ¿ä¾à ¹× Á¤¸®
CHAPTER 4 µ¥ÀÌÅÍ Ç¥Çö°ú Ư¼º °øÇÐ
4.1 ¹üÁÖÇü º¯¼ö
_4.1.1 ¿ø-ÇÖ-ÀÎÄÚµù(°¡º¯¼ö)
_4.1.2 ¼ýÀڷΠǥÇöµÈ ¹üÁÖÇü Ư¼º
4.2 ±¸°£ ºÐÇÒ, ÀÌ»êÈ ±×¸®°í ¼±Çü ¸ðµ¨, Æ®¸® ¸ðµ¨
4.3 »óÈ£ÀÛ¿ë°ú ´ÙÇ×½Ä
4.4 ÀϺ¯·® ºñ¼±Çü º¯È¯
4.5 Ư¼º ÀÚµ¿ ¼±ÅÃ
_4.5.1 ÀϺ¯·® Åë°è
_4.5.2 ¸ðµ¨ ±â¹Ý Ư¼º ¼±ÅÃ
_4.5.3 ¹Ýº¹Àû Ư¼º ¼±ÅÃ
4.6 Àü¹®°¡ Áö½Ä È°¿ë
4.7 ¿ä¾à ¹× Á¤¸®
CHAPTER 5 ¸ðµ¨ Æò°¡¿Í ¼º´É Çâ»ó
5.1 ±³Â÷ °ËÁõ
_5.1.1 scikit-learnÀÇ ±³Â÷ °ËÁõ
_5.1.2 ±³Â÷ °ËÁõÀÇ ÀåÁ¡
_5.1.3 °èÃþº° k-°ã ±³Â÷ °ËÁõ°ú ±×¿Ü Àü·«µé
5.2 ±×¸®µå ¼Ä¡
_5.2.1 °£´ÜÇÑ ±×¸®µå ¼Ä¡
_5.2.2 ¸Å°³º¯¼ö °ú´ëÀûÇÕ°ú °ËÁõ ¼¼Æ®
_5.2.3 ±³Â÷ °ËÁõÀ» »ç¿ëÇÑ ±×¸®µå ¼Ä¡
5.4 Æò°¡ ÁöÇ¥¿Í ÃøÁ¤
_5.4.1 ÃÖÁ¾ ¸ñÇ¥¸¦ ±â¾ïÇ϶ó
_5.4.2 ÀÌÁø ºÐ·ùÀÇ Æò°¡ ÁöÇ¥
_5.4.3 ´ÙÁß ºÐ·ùÀÇ Æò°¡ ÁöÇ¥
_5.4.4 ȸ±ÍÀÇ Æò°¡ ÁöÇ¥
_5.4.5 ¸ðµ¨ ¼±Åÿ¡¼ Æò°¡ ÁöÇ¥ »ç¿ëÇϱâ
5.5 ¿ä¾à ¹× Á¤¸®
CHAPTER 6 ¾Ë°í¸®Áò üÀΰú ÆÄÀÌÇÁ¶óÀÎ
6.1 µ¥ÀÌÅÍ Àüó¸®¿Í ¸Å°³º¯¼ö ¼±ÅÃ
6.2 ÆÄÀÌÇÁ¶óÀÎ ±¸ÃàÇϱâ
6.3 ±×¸®µå ¼Ä¡¿¡ ÆÄÀÌÇÁ¶óÀÎ Àû¿ëÇϱâ
6.4 ÆÄÀÌÇÁ¶óÀÎ ÀÎÅÍÆäÀ̽º
_6.4.1 make_piplelineÀ» »ç¿ëÇÑ ÆÄÀÌÇÁ¶óÀÎ »ý¼º
_6.4.2 ´Ü°è ¼Ó¼º¿¡ Á¢±ÙÇϱâ
_6.4.3 ±×¸®µå ¼Ä¡ ¾ÈÀÇ ÆÄÀÌÇÁ¶óÀÎ ¼Ó¼º¿¡ Á¢±ÙÇϱâ
6.5 Àüó¸®¿Í ¸ðµ¨ÀÇ ¸Å°³º¯¼ö¸¦ À§ÇÑ ±×¸®µå ¼Ä¡
6.6 ¸ðµ¨ ¼±ÅÃÀ» À§ÇÑ ±×¸®µå ¼Ä¡
6.7 ¿ä¾à ¹× Á¤¸®
CHAPTER 7 ÅؽºÆ® µ¥ÀÌÅÍ ´Ù·ç±â
7.1 ¹®ÀÚ¿ µ¥ÀÌÅÍ Å¸ÀÔ
7.2 ¿¹Á¦ ¾ÖÇø®ÄÉÀ̼Ç: ¿µÈ ¸®ºä °¨¼º ºÐ¼®
7.3 ÅؽºÆ® µ¥ÀÌÅ͸¦ BOW·Î Ç¥ÇöÇϱâ
_7.3.1 »ùÇà µ¥ÀÌÅÍ¿¡ BOW Àû¿ëÇϱâ
_7.3.2 ¿µÈ ¸®ºä¿¡ ´ëÇÑ BOW
7.4 ºÒ¿ë¾î
7.5 tf?idf·Î µ¥ÀÌÅÍ ½ºÄÉÀÏ º¯°æÇϱâ
7.6 ¸ðµ¨ °è¼ö Á¶»ç
7.7 ¿©·¯ ´Ü¾î·Î ¸¸µç BOW(n-±×·¥)
7.8 °í±Þ ÅäÅ«È, ¾î°£ ÃßÃâ, Ç¥Á¦¾î ÃßÃâ
_7.8.1 (Çѱ¹¾îÆÇ ºÎ·Ï) KoNLPy¸¦ »ç¿ëÇÑ ¿µÈ ¸®ºä ºÐ¼®
7.9 ÅäÇÈ ¸ðµ¨¸µ°ú ¹®¼ ±ºÁýÈ
_7.9.1 LDA
7.10 ¿ä¾à ¹× Á¤¸®
CHAPTER 8 ¸¶¹«¸®
8.1 ¸Ó½Å·¯´× ¹®Á¦ Á¢±Ù ¹æ¹ý
_8.1.1 ÀÇ»ç °áÁ¤ Âü¿©
8.2 ÇÁ·ÎÅäŸÀÔ¿¡¼ Á¦Ç°±îÁö
8.3 Á¦Ç° ½Ã½ºÅÛ Å×½ºÆ®
8.4 ³ª¸¸ÀÇ ÃßÁ¤±â ¸¸µé±â
8.5 ´õ ¹è¿ï °Íµé
_8.5.1 ÀÌ·Ð
_8.5.2 ´Ù¸¥ ¸Ó½Å·¯´× ÇÁ·¹ÀÓ¿öÅ©¿Í ÆÐÅ°Áö
|
|
| | ÇöÀç ÆÄÀ̽㠶óÀ̺귯¸®¸¦ È°¿ëÇÑ ¸Ó½Å·¯´×¿¡ µî·ÏµÈ ¼ÆòÀÌ ¾ø½À´Ï´Ù. | |
|
|
|