출판사 제이펍
원서명 Python実践機械学習システム100本ノック (ISBN: 9784798063416)
저자명 시모야마 테루마사, 미키 타카유키, 이토 준지
역자명 김모세
출판일 2021년 11월 12일
페이지 3쪽
ISBN 979-11-91600-43-8 (93000)
이 저장소에서는 본문의 실습 코드를 주피터 노트북 형태로 제공합니다.
이 정소에는 각 장별료 폴더를 구분하고 있습니다. 각 폴더는 다음의 내용을 포함합니다.
① 소스 코드인 주피터 노트북(Jupyter Notebook) 파일(.ipynb)과
② 샘플 데이터
① 주피터 노트북 파일은 두 가지 종류로 제공됩니다.
(1) 테크닉 항목만 포함한 파일
(2) 테크닉 해답에 해당하는 샘플 코드도 포함한 파일
** 해답을 포함한 파일은 파일 이름에 _answer가 붙어 있습니다.
② 샘플 데이터는 1~4장까지는 그대로 이용할 수 있습니다. 5장 이후에서는 데이터에 따라 적절한 폴더에 배치해서 사용합니다(본문에 설명 기재).
구글 코랩Google Colaboratory를 이용할 때는 저장소 전체를 구글 드라이브Google Drive에 업로드해서 사용합니다.
내 드라이브MyDrive 아래 MLSys_100Knoks와 같이 별도의 작업 폴더를 만드는 것을 권장합니다.
업로드 후, 각 장의 주피터 노트북 파일에서 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하고 '애플리케이션에서 열기' → Google Colaboratory'를 선택합니다.
파일이 열리면, 위쪽의 주석 처리를 해제하고 실행합니다.
또한 라이브러리 버전은 Google Colaboratory에 준거한 형태로 제공됩니다.
※ 중요
구글 코랩이나 MacOS에서의 동작은 확인했으나 책의 결과 화면(스크린숏)은 화면은 Windows PC의 로컬 환경에서 주피터 노트북으로 실행한 결과입니다.
다른 동작 환경(구글 코랩 또는 MacOS)에서 실행했을 때의 결과가 다를 수 있으므로 유의하기 바랍니다.
6장에서 데이터 로딩시 glob 명령의 파일 취득 순서에 차이가 있어 머신러닝 결과가 책과 다소 다른 것을 확인했습니다.
신경이 쓰이는 분은 테크닉 51에 'tbl_order_paths = sorted(tbl_order_paths)' 구문을 추가해 실행하기 바랍니다.
이 책에서 소개한 코드보다 나은 코드를 항상 모색해보기 바랍니다.
그럼 즐겁게 읽어 주십시오.