▣ 1장: 파이썬 기반의 머신러닝과 생태계 이해
1.1. 머신러닝의 개념
__머신러닝의 분류
__데이터 전쟁
__파이썬과 R 기반의 머신러닝 비교
1.2. 파이썬 머신러닝 생태계를 구성하는 주요 패키지
__파이썬 머신러닝을 위한 S/W 설치
1.3. 넘파이
__넘파이 ndarray 개요
__ndarray의 데이터 타입
__ndarray를 편리하게 생성하기 - arange, zeros, ones
__ndarray의 차원과 크기를 변경하는 reshape(
__넘파이의 ndarray의 데이터 세트 선택하기 - 인덱싱(Indexing
__행렬의 정렬 - sort( 와 argsort(
__선형대수 연산 - 행렬 내적과 전치 행렬 구하기
1.4. 데이터 핸들링 - 판다스
__판다스 시작 - 파일을 DataFrame으로 로딩, 기본 API
__DataFrame과 리스트, 딕셔너리, 넘파이 ndarray 상호 변환
__DataFrame의 컬럼 데이터 세트 생성과 수정
__DataFrame 데이터 삭제
__Index 객체
__데이터 셀렉션 및 필터링
__정렬, Aggregation 함수, GroupBy 적용
__결손 데이터 처리하기
__apply lambda 식으로 데이터 가공
1.5. 정리
▣ 2장: 사이킷런으로 시작하는 머신러닝
2.1. 사이킷런 소개와 특징
2.2. 첫 번째 머신러닝 만들어 보기 - 붓꽃 품종 예측하기
2.3. 사이킷런의 기반 프레임워크 익히기
__Estimator 이해 및 fit( , predict( 메서드
__사이킷런의 주요 모듈
__내장된 예제 데이터 세트
2.4. Model Selection 모듈 소개
__학습/테스트 데이터 세트 분리 - train_test_split(
__교차 검증
__GridSearchCV - 교차 검증과 최적 하이퍼 파라미터 튜닝을 한 번에
2.5. 데이터 전처리
__데이터 인코딩
