이토록 쉬운 머신러닝&딥러닝 입문 with 사이킷런 + 파이토치

• 이 repository는 루비페이퍼 출산사의 도서 '이토록 쉬운 머신러닝&딥러닝 입문 with 사이킷런 + 파이토치'의 예제 코드를 제공합니다.

챕터 1. 처음 시작하는 인공지능 프로젝트

파일 이름	설명
1.2.3.ipynb	데이터 살펴보기 (붓꽃 품종 데이터)
1.2.5.ipynb	처음 만드는 머신러닝 모델 (K-최근접 이웃 알고리즘)
1.2.6.ipynb	프로젝트 개선하기 (학습/테스트 세트 분할)
1.3.3.ipynb	산점도 행렬 그래프 실습

챕터 2. 사이킷런을 활용한 머신러닝

파일 이름	설명
2.1.1.ipynb	-
2.1.2.ipynb	-
2.1.3-1.ipynb	-
2.1.3-2.ipynb	-
2.1.4-1.ipynb	-
2.1.4-2.ipynb	-
2.1.5-1.ipynb	-
2.1.5-2.ipynb	-
2.1.6.ipynb	-
2.2.1.ipynb	-
2.2.2.ipynb	-
2.3.1-1.ipynb	-
2.3.1-2.ipynb	-
2.3.2.ipynb	-
2.3.3.ipynb	-
2.3.4.ipynb	-
2.3.5.ipynb	-

챕터 3. 파이토치를 활용한 딥러닝

파일 이름	설명
3.2.1.ipynb	-
3.2.2.ipynb	-
3.2.4.ipynb	-
3.2.5.ipynb	-
3.3.1.ipynb	-
3.4.1.ipynb	-
3.4.3.ipynb	-
3.5.2.ipynb	-
3.5.3.ipynb	-

챕터 4. 데이터 다루기

파일 이름
4.1.1 데이터 범위 조정하기.ipynb
4.1.2 누락된 값 다루기(다른 값으로 대체하기).ipynb
4.1.2 누락된 값 다루기(데이터 샘플 삭제하기).ipynb
4.1.2 누락된 값 다루기(특성 제거하기).ipynb
4.2.1 토큰화.ipynb
4.2.2 정규 표현식.ipynb
4.3.1 이미지 불러오기(컬러).ipynb
4.3.1 이미지 불러오기(흑백).ipynb
4.3.2 이미지 크기 바꾸기.ipynb
4.3.3 이미지 자르기.ipynb
4.3.4 이미지 저장하기.ipynb