지오지브라로 배우는 기계학습

1부 학습(Learning)
1.1 인공지능과 기계학습 10
1.2 K-최근접 이웃 11
1.3 K-평균 12
1.4 날씨 16
1.5 기상자료개방포털 17
1.6 데이터 처리 18
1.7 데이터 분석 29
1.8 모델 만들기(K-최근접 이웃) 34
1.9 교실에서(K-최근접 이웃) 44
1.10 모델 만들기(K-평균) 55
1.11 교실에서(K-평균) 63

2부 예측(Prediction)
2.1 경향성과 추세선 78
2.2 손실함수 79
2.3 최적화 81
2.4 경사하강법 83
2.5 소비자물가지수 94
2.6 국가통계포털 95
2.7 데이터 처리 96
2.8 데이터 분석 100
2.9 모델 만들기 105
2.10 가져다 쓰기 vs 처음부터 117
2.11 데이터 교체 118
2.12 교실에서 127
2.13 코로나바이러스감염증-19 141
2.14 감염병포털 142
2.15 데이터 처리 143
2.16 데이터 분석 148
2.17 모델 만들기 153
2.18 데이터 범위 변경 165
2.19 교실에서 169

3부 분류(Classification)
3.1 로지스틱 회귀 188
3.2 서포트 벡터 머신 193
3.3 라면 198
3.4 식품영양성분 데이터베이스 199
3.5 데이터 처리 200
3.6 데이터 분석 206
3.7 모델 만들기(로지스틱 회귀) 211
3.8 교실에서(로지스틱 회귀) 224
3.9 모델 만들기(서포트 벡터 머신) 236
3.10 교실에서(서포트 벡터 머신) 247

4부 축소(Reduction)
4.1 주성분 분석 258
4.2 데이터 처리 266
4.3 데이터 차원 축 272

5부 참고사항
5.1 지오지브라 소개 282
5.2 지오지브라 입력창 283
5.3 지오지브라 명령어 285

김성필 홍익대학교 수학교육과 졸업
현) 문산고등학교 교사

상일고등학교, 중원고등학교를 거쳐 현재 문산고등학교에서 10년간 수학을 가르치고 있다.
더 나은 수학 수업을 위해 내가 할 수 있는 일이 무엇인지 고민하던 중 지오지브라를 만나 여러 자료를 개발하며 수학 수업을 개선하기 위해 노력하고 있다.김 성 필