이 레파지토리는 안드레아스 뮐러(Andreas Mueller)와 사라 귀도(Sarah Guido)의 책인 "Introduction to Machine Learning with Python"의 번역서 "파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝" 책의 코드를 담고 있습니다. 이 레파지토리는 원서의 레파지토리를 포크한 것이며 최근 수정 사항을 반영하고 주석을 한글로 번역하였습니다. 이 책에 대한 자세한 사항은 옮긴이의 블로그나 한빛미디어 웹사이트에서 확인할 수 있습니다.
이 책의 내용은 scikit-learn 0.18, 0.19에서 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 루시님의 깃허브에서 다운받을 수 있습니다.
책 커버에 있는 도룡뇽은 헬벤더입니다.
"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.
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
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.
