지은이·옮긴이 소개 3옮긴이 머리말 4베타리더 후기 5이 책을 읽는 방법 9CHAPTER 1 머신러닝 기초 개념!!! 10CHAPTER 2 교차검증!!! 23CHAPTER 3 통계 기초 개념!!! 32CHAPTER 4 선형회귀!!! 77CHAPTER 5 경사 하강법!!! 85CHAPTER 6 로지스틱 회귀!!! 110CHAPTER 7 나이브 베이즈!!! 122CHAPTER 8 모델 성능 평가하기!!! 138CHAPTER 9 정규화로 과적합 방지하기!!! 166CHAPTER 10 의사결정 트리!!! 185CHAPTER 11 서포트 벡터 분류기와 서포트 벡터 머신(SVM)!!! 220CHAPTER 12 신경망!!! 236부록(학교에서 배웠겠지만 아마도 지금은 잊어버렸을 내용)!!! 273감사의 말 304찾아보기 306
요약된 글보다 쉽게 머신러닝을 이해하는 혁신적인 방식처음 접하는 머신러닝의 개념과 용어를 확실히 이해하고 싶다. 하지만 보기만 해도 머리 아프고 두꺼운 머신러닝 책은 선뜻 손이 가지 않는다. 이제 그러한 책들은 나중으로 미뤄두자. 이 책에서 재미있는 예시를 포함한 그림을 따라가다 보면 쉬우면서도 확실하게 머신러닝 기본기를 다질 수 있으니 말이다.머신러닝 입문서로서 과연 이만한 책이 있을까. 머신러닝은 1도 모르는 사람도 내용에 빠져들어 읽다 보면 금세 이해하게 될 것이다. 저자의 유머와 명쾌한 해답, 이해를 도와주는 노말사우르스와 스탯스콰치가 아주 기초적인 내용부터 신경망 같은 고급 주제까지 이끌어준다.이 책의 저자 조시 스타머는 개념을 글로 요약하는 대신 혁신적인 StatQuest 방식을 만들어 전 세계 사람들이 데이터 과학 대회에서 우승하고, 시험을 통과하고, 학교를 졸업하고, 직업을 얻고 승진하는 데 도움을 주고 있다. 독자 여러분도 그중 한 명이 되기를 간절히 바란다. 베타리더의 한마디를 인용해 서평을 마무리하겠다. “앞으로 이 책을 모르는 사람이 없었으면 좋겠다.”주요 내용 ■ 머신러닝 기초 개념!!!■ 교차검증!!!■ 통계 기초 개념!!!■ 선형회귀!!!■ 경사 하강법!!!■ 로지스틱 회귀!!!■ 나이브 베이즈!!!■ 모델 성능 평가하기!!!■ 정규화로 과적합 방지하기!!!■ 의사결정 트리!!!■ 서포트 벡터 분류기와 서포트 벡터 머신!!!■ 신경망!!!
총 
바보 빅터
