한빛미디어

한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.

번역개정2판은 전체 코드를 구글 코랩에서 실행할 수 있도록 변경했습니다.

scikit-learn 최신 1.x 버전의 변경사항과 추가 기능을 반영했습니다. 그 외에도 QuantileRegresSor, 확률적 경사 하강법, plot_tree 함수, 히스토그램 기반 부스팅, permutation_importance 함수, 설명된 분산 비율, 엘보우 방법, RandomizedSearchCV/HalvingGridSearchCV, 오차 행렬/정밀도-재현율/ROC 곡선 그리는 방법 등이 추가되었습니다. 2장에는 트리 기반 앙상블 모델의 매개변수를 한눈에 비교할 수 있는 표가 추가되어 있습니다.

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대상 독자

- 복잡한 수학을 동원하지 않고 실용적으로 머신 러닝을 구축하고 싶은 자

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좋은 점

- 역자의 애정이 느껴지는 한국어판만의 양질의 주석과 부록

- 초판은 흑백이었으나 2판은 칼라본으로 보는 눈이 즐겁다.

- 코드의 문법 강조(Syntax Highlight)를 통해 직관적 이해에 도움이 된다

- 다양한 예제

총평

1판의 아쉬운 점을 잘 보완한 책이다.

내용이 최신 트랜드를 따라가고 더 많은 내용들이 추가되어 1판의 독자라면 가벼운 마음으로 다시 읽어보기에 좋다고 생각된다.

자신이 대상 독자에 들어맞는다면 최고의 책이 될 것이다.