머신 러닝 교과서 2판
- 텍스트 처리용 IMDb 영화 리뷰 데이터 준비
- 영화 리뷰 데이터셋 구하기 -영화 리뷰 데이터셋을 더 간편한 형태로 전처리
- BoW 모델 소개
- 단어를 특성 벡터로 변환
- tf-idf를 사용하여 단어 적합성 평가
- 텍스트 데이터 정제
- 문서를 토큰으로 나누기
- 문서 분류를 위한 로지스틱 회귀 모델 훈련
- 대용량 데이터 처리: 온라인 알고리즘과 외부 메모리 학습
- 잠재 디리클레 할당을 사용한 토픽 모델링
- LDA를 사용한 텍스트 문서 분해
- 사이킷런의 LDA
- 요약
이 책의 코드를 사용하는 가장 좋은 방법은 주피터 노트북(.ipynb 파일)입니다. 주피터 노트북을 사용하면 단계적으로 코드를 실행하고 하나의 문서에 편리하게 (그림과 이미지를 포함해) 모든 출력을 저장할 수 있습니다.
주피터 노트북은 매우 간단하게 설치할 수 있습니다. 아나콘다 파이썬 배포판을 사용한다면 터미널에서 다음 명령을 실행하여 주피터 노트북을 설치할 수 있습니다:
conda install jupyter notebook
다음 명령으로 주피터 노트북을 실행합니다.
jupyter notebook
브라우저에서 윈도우가 열리면 원하는 .ipynb가 들어 있는 디렉토리로 이동할 수 있습니다.
설치와 설정에 관한 더 자세한 내용은 1장의 README.md 파일에 있습니다.
(주피터 노트북을 설치하지 않았더라도 깃허브에서 ch08.ipynb을 클릭해 노트북 파일을 볼 수 있습니다.).
코드 예제 외에도 주피터 노트북에는 책의 내용에 맞는 섹션 제목을 함께 실었습니다. 또한 주피터 노트북에 원본 이미지와 그림을 포함시켰기 때문에 책을 읽으면서 코드를 쉽게 따라할 수 있으면 좋겠습니다.
