CHAPTER 01 서론 1
1.1 들어가며 1
1.2 머신러닝의 기본 용어 2
1.3 가설 공간 5
1.4 귀납적 편향 8
1.5 발전 과정 13
1.6 응용 현황 18
1.7 더 읽을거리 22
연습문제 25
참고문헌 26
머신러닝 쉼터 28
CHAPTER 02 모델 평가 및 선택 29
2.1 경험 오차 및 과적합 29
2.2 평가 방법 31
2.3 모델 성능 측정 37
2.4 비교 검증 47
2.5 편향과 분산 57
2.6 더 읽을거리 59
연습문제 61
참고문헌 62
머신러닝 쉼터 64
CHAPTER 03 선형 모델 65
3.1 기본 형식 65
3.2 선형 회귀 66
3.3 로지스틱 회귀 70
3.4 선형 판별분석 73
3.5 다중 분류 학습 77
3.6 클래스 불균형 문제 80
3.7 더 읽을거리 83
연습문제 85
참고문헌 86
머신러닝 쉼터 88
CHAPTER 04 의사결정 트리 89
4.1 기본 프로세스 89
4.2 분할 선택 92
4.3 가지치기 98
4.4 연속값과 결측값 103
4.5 다변량 의사결정 트리 110
4.6 더 읽을거리 113
연습문제 115
참고문헌 117
머신러닝 쉼터 118
CHAPTER 05 신경망 119
5.1 뉴런 모델 119
5.2 퍼셉트론과 다층 네트워크 121
5.3 오차 역전파 알고리즘 124
5.4 글로벌 미니멈과 로컬 미니멈 130
5.5 기타 신경망 133
5.6 딥러닝 139
5.7 더 읽을거리 142
연습문제 144
참고문헌 145
머신러닝 쉼터 148
CHAPTER 06 서포트 벡터 머신 149
6.1 마진과 서포트 벡터 149
6.2 쌍대문제 151
6.3 커널 함수 155
6.4 소프트 마진과 정규화 158
6.5 서포터 벡터 회귀 163
6.6 커널 기법 167
6.7 더 읽을거리 17
