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"밑바닥부터 시작하는 데이터 사이언스" 예시 코드

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밑바닥부터 시작하는 데이터 사이언스

"밑바닥부터 시작하는 데이터 사이언스" 2판의 코드 저장소입니다. 파이썬 3.6 이상을 필요로 합니다.

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

(만약 1판의 코드와 예시를 찾고 계신다면 first-edition-ko 폴더를 참고하시기 바랍니다.)

코드를 사용하고 싶다면 레포지토리를 클론한 뒤 다음과 같이 사용할 수 있습니다.

In [1]: from scratch.linear_algebra import dot

In [2]: dot([1, 2, 3], [4, 5, 6])
Out[2]: 32

위와 같이 라이브러리를 사용하기 위해서는 루트 디렉토리(scratch 폴더를 담고 있는 디렉토리)에 위치해야 합니다. 만약 scratch 디렉토리 내부에 위치하면 임포트가 동작하지 않습니다.

위의 코드가 곧바로 수행될 수도 있지만 아닐 경우 PYTHONPATH에 루트 디렉토리를 추가해줘야 할 수도 있습니다. 만약 리눅스나 맥을 사용하고 있다면 다음과 같은 명령을 활용하면 됩니다.

export PYTHONPATH=/이/레포지토리를/추가한/경로

(물론 실제 경로를 입력으로 넣어줘야 합니다.)

만약 윈도우에서 수행하고자 한다면 더 복잡할 수도 있습니다.

책의 목차

  1. 들어가기
  2. 파이썬 속성강좌
  3. 데이터 시각화
  4. 선형대수
  5. 통계
  6. 확률
  7. 가설과 추론
  8. 경사 하강법
  9. 파이썬으로 데이터 수집하기
  10. 데이터 다루기
  11. 기계학습
  12. k-NN
  13. 나이브 베이즈
  14. 단순 회귀 분석
  15. 다중 회귀 분석
  16. 로지스틱 회귀 분석
  17. 의사결정나무
  18. 신경망
  19. 딥러닝
  20. 군집화
  21. 자연어 처리
  22. 네트워크 분석
  23. 추천 시스템
  24. 데이터베이스와 SQL
  25. 맵리듀스
  26. 데이터 윤리
  27. 본격적으로 데이터 과학하기

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