목차
제1장 캐글 개요 1
1.1 캐글이란? 2
1.2 캐글에서 사용하는 머신러닝 5
1.3 캐글 계정 만들기 8
1.4 Competitions 페이지 개요 10
1.5 환경 구축을 따로 하지 않아도 되는 'Notebooks'의 사용 방법 14
1.6 1장 정리 19
제2장 Titanic 문제 23
2.1 일단 submit해 보기! 25
2.2 전체적인 흐름 파악하기: submit까지의 처리 흐름 살펴보기 33
2.3 탐색적 데이터 분석해 보기 40
2.4 가설을 기반으로 새로운 특징량 만들기 56
2.5 다양한 머신러닝 알고리즘 사용해 보기 61
2.6 하이퍼파라미터 조정하기 68
2.7 'Cross Validation'의 중요성 74
2.8 앙상블 학습해 보기 85
2.9 2장 정리 91
제3장 Titanic에서 더 나아가기 93
3.1 여러 테이블 다루기 94
3.2 이미지 데이터 다루기 99
3.3 텍스트 데이터 다루기 108
3.4 3장 정리 116
제4장 더 공부하려면 117
4.1 참가할 Competition을 선택하는 방법 118
4.2 초보자를 위한 도전 방법 121
4.3 분석 환경 선택 방법 127
4.4 4장 정리 130
부록 샘플 코드에 대한 자세한 설명 133
A.1 2장 Titanic 문제 134
A.2 3장 Titanic에서 더 나아가자 152
마지막으로 162
1.1 캐글이란? 2
1.2 캐글에서 사용하는 머신러닝 5
1.3 캐글 계정 만들기 8
1.4 Competitions 페이지 개요 10
1.5 환경 구축을 따로 하지 않아도 되는 'Notebooks'의 사용 방법 14
1.6 1장 정리 19
제2장 Titanic 문제 23
2.1 일단 submit해 보기! 25
2.2 전체적인 흐름 파악하기: submit까지의 처리 흐름 살펴보기 33
2.3 탐색적 데이터 분석해 보기 40
2.4 가설을 기반으로 새로운 특징량 만들기 56
2.5 다양한 머신러닝 알고리즘 사용해 보기 61
2.6 하이퍼파라미터 조정하기 68
2.7 'Cross Validation'의 중요성 74
2.8 앙상블 학습해 보기 85
2.9 2장 정리 91
제3장 Titanic에서 더 나아가기 93
3.1 여러 테이블 다루기 94
3.2 이미지 데이터 다루기 99
3.3 텍스트 데이터 다루기 108
3.4 3장 정리 116
제4장 더 공부하려면 117
4.1 참가할 Competition을 선택하는 방법 118
4.2 초보자를 위한 도전 방법 121
4.3 분석 환경 선택 방법 127
4.4 4장 정리 130
부록 샘플 코드에 대한 자세한 설명 133
A.1 2장 Titanic 문제 134
A.2 3장 Titanic에서 더 나아가자 152
마지막으로 162
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