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신학기 대학교재.수험서.외국어.컴퓨터 구매 꿀팁 확인하기
가볍게 시작하는 통계학습 - R로 실습하는
트레버 헤이스티, 로버트 팁시라니, 개러스 제임스, 다니엘라 위튼 (지은이), 마이클 (옮긴이) | 루비페이퍼 | 2016년 4월
34,000원 → 30,600원 (10%할인), 마일리지 1,700원
7.5 (4) | 세일즈포인트 : 1,006

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이 책은 수학/통계 또는 컴퓨터 공학이 전공이 아닌데, 데이터마이닝/머신러닝에 관심이 있는 초보자들에게 유용하다. 특히 산업공학이나 화학공학, 바이오인포메틱스 등의 응용분야에서 데이터 분석을 하는 이들에게 적합하다. 학부 수준의 교육을 받았다면(처음에는 조금 익숙지 않을 수도 있으나) 충분히 이해할 수 있다. 모든 챕터에서 개념을 설명하는 것에 더해서, 챕터 말미에는 그 챕터에서 다룬 내용을 R을 이용해서 분석하는 예제도 함께 수록되었기 때문에, 수식이나 이론을 도출하는 수학/통계학자 또는 새로운 알고리즘/애플리케이션을 구현해야 하는 컴공 전공자가 아닌, 응용분야의 공학자들에게 안성맞춤이다. 물론 단점도 있다. Murphy의 책에서 다루듯이 이 분야의 거의 전체를 다루지는 않는다. 심화학습이 필요한 이들에게는 별로 추천하지 않는다. 그리고 책이 지나치게 Supervised, Regression, 선형성에 초점을 맞춰져 있다. 즉, unsupervised나 비선형성 문제/해법은 많이 다루지 않는다. (초보자들에게는 이게 더 큰 장점일 수도 있다.) 물론 이를 베이스로해서 더 학습하면 좋은 결과를 얻을 수 있으리라 믿는다. 보통의 데이터마이닝 책이 분류 classification을 베이스로 다루는데, 회귀분석 regression을 베이스로 다루는 것이 조금 특이하다. 그리고 회귀분석에서 최근에 나온 Ridge regression과 Lasso를 다뤄서 개인적으로 많은 도움이 되었다. 일부 알고리즘은 더 자세히 다뤄줬으면 좋겠다는 생각이 들지만, R을 이용해서 실전에서 해당 알고리즘을 사용하는 데는 문제가 없다. 수학/통계 및 컴퓨터공학 비전공자들 중에서 데이터마이닝/데이터분석에 관심이 있다면 시작하기에 안성맞춤인 책이다. 더 공부하고 싶으면 Murphy의 책이나 다른 책들을 참조하면 된다.

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