이 레파지토리는 안드레아스 뮐러(Andreas Mueller)와 세라 가이도(Sarah Guido)의 책인 "Introduction to Machine Learning with Python" 4th 릴리스의 번역서 "(개정판)파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝"의 코드와 주피터 노트북을 담고 있습니다. 개정판은 풀 컬러 인쇄이며 사이킷런의 최신 기능과 한글 부록, 최신 라이브러리에 대응하는 역자 노트가 포함되어 있습니다.
** 1판 번역서의 코드는 1st_edition 브랜치를 참고하세요. **
이 책의 내용은 Python 3.7, scikit-learn 0.20.2에서 테스트 되었습니다.
이 레파지토리는 책에 포함된 코드를 주피터 노트북 형태로 가지고 있으며 그래프와 데이터셋을 위한 mglearn 라이브러리를 함께 제공합니다.
aclImdb 데이터셋과 Naver sentiment movie corpus를 제외하고는 책에서 사용하는 데이터도 모두 포함하고 있습니다.
aclImdb 데이터셋은 앤드류 마스(Anrew Mass)의 웹사이트에서 다운받을 수 있습니다. 자세한 내용은 책을 참고하세요.
Naver sentiment movie corpus는 루시 님의 깃허브에서 다운받을 수 있습니다.
책 커버에 있는 도룡뇽은 헬벤더입니다.
"(개정판)파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝"의 에러타는 옮긴이의 블로그나 한빛미디어 웹사이트에서 확인할 수 있습니다. 코드에 오류가 있다면 깃허브에 이슈를 남겨 주시거나 옮긴이의 블로그를 통해 연락 주세요.
이 코드를 실행하려면 numpy, scipy, scikit-learn, matplotlib, pandas와 pillow 패키지가 필요합니다.
결정 트리와 신경망 구조에 대한 그래프를 그리려면 graphviz도 필요합니다. 7장 텍스트 데이터 다루기에서는 ntlk와 spacy도 사용합니다.
개발 환경을 만들려면 아나콘다(Anaconda)를 설치하는 것이 가장 편리한 방법입니다.
설치된 파이썬이 있다면 conda 패키지 매니저를 사용하여 다음 명령을 실행하면 필요한 패키지를 모두 얻을 수 있습니다.
conda install numpy scipy scikit-learn matplotlib pandas pillow graphviz python-graphviz
7장을 위해서는 nltk와 spacy도 설치해야 합니다.
conda install nltk spacy
파이썬이 있고 pip를 사용하여 패키지를 설치하려면 다음 명령을 사용합니다.
pip install numpy scipy scikit-learn matplotlib pandas pillow graphviz
또한 graphviz C 라이브러리를 설치해야 합니다. 패키지 매니저를 사용하여 쉽게 설치할 수 있으며 macOS는 homebrew를 사용하여 brew install graphviz 명령을 사용합니다. 우분투나 데비안이라면 apt-get install graphviz 명령을 사용합니다. 윈도우즈에서 graphviz를 설치하는 것은 쉽지 않습니다. 대신 conda나 아나콘다를 사용하세요. 7장을 위해서는 nltk와 spacy도 설치해야 합니다.
pip install nltk spacy
7장에서 spacy의 영어 언어 모델을 다운로드하려면 다음 명령을 사용합니다.
python -m spacy download en