[머신러닝] 0. 책 소개 및 리뷰 시작

 

 

취업준비를 하면서 잊어버렸던(그나마 있던) 데이터 분석 감 찾기 프로젝트⚡👊🏻

 

코딩테스트를 볼 때마다 벼락치기로 공부했던 코드들이 기억 어딘가에 여기저기 흩어져 있는게 계속 신경쓰였고,

면접 볼 때도 이미 알고 있는 개념들을 쉽게 답변하지 못하는 모습을 보고 언젠가 한 번쯤 정리해야겠다 생각만 하고 있었다!

(진짜 머리로는 아는 데 입밖으로 안나오는 상황 ㅠㅠㅠㅠ 복기할 때마다 괴롭다)

 

예전에 유용하게 봤던 책 + 추천받은 책을 위주로 이론과 R코드(여유가 된다면 Python까지)를 정리해보고자 한다.

 

 

 

사용할 책

 

1. An Introduction to Statistical Learning with Applications in R

 

 

나의 유일한 구독자 젼님이 추천해주신 책이다. 찾아보니 통계분석의 정석으로 유명한 책이었다.

동네 도서관에 요 책의 번역본을 희망도서로 신청해서 봤는데, 예시도 적절하게 들어가 있으며 이론 내용도 자세해서 통계분석을 처음 접하는 사람들에게도 정말 많이 도움이 될 것 같다.

 

 

2. Machine Learning with R

 

 

약 2년전에 동아리에서 머신러닝 스터디를 진행할 때 사용했던 책이다.

당시에는 원서가 굉장히 두꺼워서 구글에 pdf를 다운받아 봤는데, 번역본도 함께 팔고 있는 것으로 알아 참고하면 좋을 것 같다.

머신러닝과 관련한 내용들은 거의 다 들어있고, 책에서 사용된 데이터 셋도 다운받아 함께 돌려 볼 수 있어서 좋다.

 

 

3. Hands-On Machine Learning with Python

 

 

머신러닝으로 유명한 책2

지금 가지고 있는 것은 1판이고, 현재는 2판이 새로 나왔다.

1판에 한정해서 이야기해보자면, 패키지 때문인지 예시 코드들이 안돌아가는 경우도 많아 힘들었던 기억이 있다ㅠ

또 중간중간 내용의 흐름과 상관없는 어려운 코드들이 있는데, '이게 모지??? 여기서 왜나와???' 하다가 넘긴 부분들도 있다.

그래도 다른 책에서 설명하지 않는 내용, 개념들이 있어서 1번, 2번 책을 중심으로 기록하다가 참고해서 추가해보고자 한다.