목차
1장 머신 러닝 R로 시작하기
__R의 기본 탐구
____R을 공학용 계산기로 사용하기
____벡터로 연산하기
____특별한 값들
__R의 데이터 구조체
____벡터
____배열과 행렬
____리스트
____데이터 프레임?
__함수 다루기
____기본 내장된 함수
____사용자 정의 함수
____함수를 인자로 전달하기
__코드의 흐름 제어
____If, if-else, ifelse 사용
____switch문 사용
____반복문
__고급 구조체
____lapply and sapply.
____apply
____tapply
____mapply
__R과 함께 한 발짝 나아가기
____도움 받기
____패키지 다루기
__머신 러닝의 기초
____머신 러닝: 실제로 무엇을 의미하는가
____머신 러닝: 실제로 어떻게 사용되고 있는가
____머신 러닝 알고리즘의 종류
__요약
2장 기계를 학습시키자
__머신 러닝 이해하기
__머신 러닝 알고리즘
____퍼셉트론
__알고리즘의 종류
____지도 학습 알고리즘
____비지도 학습 알고리즘들
__요약
3장 장바구니 분석을 통한 소비자 쇼핑 트렌드 예측
__트렌드 탐지와 예측
__장바구니 분석
____장바구니 분석이 실제로 의미하는 것은
____중요 개념과 정의
____분석에 사용되는 기법들
____데이터 기반 의사결정 만들기
__상품의 분할 행렬 평가
____데이터 수집
____데이터 분석과 시각화
____포괄 추천
____발전된 분할 행렬
__빈발 아이템 세트 생성
____시작하기
____데이터 검색과 변환
____아이템 세트 연관 행렬 만들기
____빈발 아이템 세트 생성 과정 만들기
____쇼핑 트렌트 찾기
__연관 규칙 마이닝
____의존성과 데이터 로딩
____탐색적 분석
____쇼핑 트렌드를 발견하고 예측하기
____연관 규칙 시각화
__요약
4장 제품 추천 시스템 만들기
__추천 시스템의 이해
출판사 서평
★ 이 책에서 다루는 내용 ★
■ R의 강력한 데이터 추출, 처리와 탐색 기법 활용
■ R을 이용한 다차원에 걸친 데이터 시각화 및 유용한 특징 추출
■ 수학적, 논리적 개념을 이용한 머신 러닝 알고?리즘 탐색
■ 정확한 상황 분석을 위한 분석 분야 심층 탐구
■ 알고리즘 동작을 볼 수 있도록 처음부터 R 머신 러닝 알고리즘 구축
■ 기본부터 시작하여 재사용 가능한 코드 작성 및 완전한 머신 러닝 시스템 구축
■ 머신 러닝과 R을 사용한 흥미로운 실제 문제 해결
■ 머신 러닝 및 데이터 과학의 실제 문제 해결
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★ 이 책에서 다루는 내용 ★
■ R의 강력한 데이터 추출, 처리와 탐색 기법 활용
■ R을 이용한 다차원에 걸친 데이터 시각화 및 유용한 특징 추출
■ 수학적, 논리적 개념을 이용한 머신 러닝 알고리즘 탐색
■ 정확한 상황 분석을 위한 분석 분야 심층 탐구
■ 알고리즘 동작을 볼 수 있도록 처음부터 R 머신 러닝 알고리즘 구축
■ 기본부터 시작하여 재사용 가능한 코드 작성 및 완전한 머신 러닝 시스템 구축
■ 머신 러닝과 R을 사용한 흥미로운 실제 문제 해결
■ 머신 러닝 및 데이터 과학의 실제 문제 해결
★ 이 책의 대상 독자 ★
데이터로부터 의사결정을 하는 최신 기술을 사용해 데이터로부터 유용한 정보를 채굴(mining하는 데 관심이 많은 이들을 위한 책이다. R에 관한 기본 지식은 요구되지만, 데이터 과학에 관한 선행 경험은 필요하지 않다. 머신 러닝에 관한 사전 지식은 이 책의 내용을 학습하는 데 유용하지만, 반드시 필요하지는 않다.
★ 이 책의 구성 ★
1장, ‘머신 러닝 R로 시작하기’에서는 독자에게 R과 그 기초에 대해 소개하고, 머신 러닝의 개요에 대해 설명한다.
2장, ‘기계를 학습시키자’에서는 머신 러닝의 기본을 이루는 개념에 대해 본격적으로 설명한 다. 실제 예제로 이뤄진 다양한 러닝 알고리즘을 설명한다.
3장, ‘장바구니 분석을 통한 쇼핑 트렌드 예측’에서는 첫 번째
