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"밑바닥부터 시작하는 데이터 사이언스" 예시 코드

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밑바닥부터 시작하는 데이터 사이언스

"밑바닥부터 시작하는 데이터 사이언스"의 코드 저장소입니다. 이곳에는 책에 수록된 예시 코드와 링크 정보가 담겨 있습니다.

책에 오타나 오류가 있는 경우, 우측의 위키(Wiki)에 해당 내용을 기록해주시기 바랍니다.

예시 코드

각 예시 코드는 다음의 두 가지 방법으로 사용할 수 있습니다.

  1. 같이 /code 디렉토리에서 모듈로 불러 사용한다.

    from ch4_linear_algebra import distance, vector_mean
v = [1, 2, 3]
w = [4, 5, 6]
print distance(v, w)
print vector_mean([v, w])

  2. 명령줄에서 책의 데모를 직접 실행한다.

    python ch22_recommender_systems.py

링크 정보

추가적으로, links.md 파일에는 책에 실린 모든 유용한 링크 정보가 담겨 있다.

책의 목차

  1. 들어가기
  2. 파이썬 집중강좌
  3. 데이터 시각화 - py, ipynb
  4. 선형대수 - py, ipynb
  5. 통계 - py, ipynb
  6. 확률 - py, ipynb
  7. 가설과 추론 - py, ipynb
  8. 경사 하강법 - py, ipynb
  9. 데이터 수집하기 - py, ipynb1, ipynb2
  10. 데이터 다루기 - py, ipynb
  11. 기계학습 - py, ipynb
  12. k-근접이웃
  13. 나이브 베이즈
  14. 단순 선형회귀
  15. 다중 선형회귀
  16. 로지스틱 회귀
  17. 의사결정나무
  18. 신경망
  19. 군집화
  20. 자연어 처리
  21. 네트워크 분석
  22. 추천 시스템
  23. 데이터베이스와 SQL
  24. 맵리듀스
  25. 본격적으로 데이터 사이언스하기

ipynb 파일은 python3+ 으로 기준으로 작성됨