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목록책 리뷰 (17)
유승훈
![](http://i1.daumcdn.net/thumb/C150x150/?fname=https://blog.kakaocdn.net/dn/OV8fF/btriBubNcsf/8BKE3XwwrDK4kzbDMYjh71/img.jpg)
본 도서는 한빛미디어 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다. 은 한빛미디어에서 만든 "혼자 공부하는" 시리즈의 책들 중 하나입니다. 현재 이 시리즈로 C언어, 자바, 파이썬, 첫 프로그래밍 등의 시리즈가 나와있고, 10월에 SQL, 11월에는 R을 주제로 한 혼자 공부하는 시리즈가 출시되는 것으로 알고 있습니다. 최근 많이 나오고 있는 웹크롤링, 업무 자동화, 머신러닝, 딥러닝 등의 책은 대부분 파이썬을 기반으로 쓰이고 있습니다. 하지만 그런 책은 보통 파이썬의 기본에 대한 이해를 전제로 합니다. 기초적인 파이썬에 대한 설명이 없거나, 딱 필요한 부분만 한 챕터 정도로 정리되어 있는 것이 대부분이죠. 이 책은 Python의 기초를 닦는데에 좋은 책이라고 생각합니다. 내용 중간중간에 직접 코딩하는..
![](http://i1.daumcdn.net/thumb/C150x150/?fname=https://blog.kakaocdn.net/dn/wO7Jw/btrcNJsBkZk/loxzSTjqz6whYlWLJWz7z0/img.png)
본 도서는 한빛미디어 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다. 이 책은 웹에 있는 다양한 데이터를 가져오는 여러가지 방법에 대해 다루고 있습니다. 크게 두 장으로 나뉘어져 있는데, 크롤링에 대한 기초개념이나 구성방식, HTML내에서 필요한 정보를 가져오는 방법등을 소개하며 단순한 크롤링을 다루는 첫번째 파트와, 로그인이 필요한 사이트, API, 이미지, 병렬처리 등 비교적 복잡한 크롤링에 대한 내용들이 들어있는 것이 두번째 파트입니다. 책 표지에 초간단이라고 쓰여있지만, 한번 정도는 크롤링을 직접 해봤거나 코드를 보면서 따라해본적이 있는 경험을 가지고 책을 보면 좋을 것 같습니다. 위에서 언급했듯 첫번째 파트에서 기초적인 부분에 대해 소개하고는 있습니다. 하지만 그 내용들만을 가지고 두번째 챕터에..
![](http://i1.daumcdn.net/thumb/C150x150/?fname=https://blog.kakaocdn.net/dn/ddmNtP/btraoQt8JvY/ZuXfwYWVHIeHoTt9sy04B1/img.png)
본 도서는 한빛미디어 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다. 지금까지 데이터 분석을 공부하면서 봤던 많은 책들은 처리, 시각화, 모델링 등 데이터를 다루는 것을 중심으로 했다면, 이 책은 약간 다른 방향성을 갖습니다. 데이터를 분석해 결과를 도출해 낸 뒤에 이를 어떻게하면 효율적으로 전달, 설득할 수 있을지에 대한 설명을 담고 있습니다. 데이터를 기반으로 의사결정을 하거나, 분석 결과를 전달할 때 함께하는 대상은 데이터나 통계와 관련된 지식과 경험, 이해를 가지고 있을 수도 있지만, 꼭 그러리라는 보장은 없습니다. 때문에 스토리텔링을 통해 내가 원하는 바를 잘 전달할 수 있도록 하는 것이 이 책의 중심이라고 할 수 있습니다. 기억에 남는 부분은 단순히 많은 양의 정보, 화려한 시각화가 정답은 아..
![](http://i1.daumcdn.net/thumb/C150x150/?fname=https://blog.kakaocdn.net/dn/oIlcq/btq7FimMnD2/RFUSnLs5d0UdKiyEXcYww1/img.jpg)
본 도서는 한빛미디어 도서 서평단 로 선정되어 받은 도서입니다. 최근에는 캐글 뿐 아니라 데이콘, 빅콘테스트, 기타 공모전 등 다양한 곳에서 데이터와 관련한 경진대회들이 열리고 있습니다. 캐글은 그 중에서도 세계적으로 유명한 플랫폼이죠. 이 책은 예측모델 경진대회에 참가하기 위한 전반적인 흐름을 다루고 있습니다. 처음에는 경진대회가 무엇인지, 어떤 흐름으로 이루어지는지에 대해 소개합니다. 대회의 종류와 방식, 좋은 성과를 내는 것, 즉 상위권에 드는 것이 어떤 의미를 갖는지, 평가는 어떻게 이루어지는지 등에 대한 이야기입니다. 그 다음에는 예측 모델을 만드는 일반적인 순서대로 진행됩니다. 결측값 처리, 변수 변환, 집계 등의 Feature(변수) 처리, 모델을 만들고, 그 성능을 평가하는 방식, 그리고 ..