다양한 그래프, 간단한 수학,
R로 배우는 머신러닝

이 책은 다양한 그래프, 간단한 수학을 통해 머신러닝의 기초를 이해하고, 데이터에 맞는 머신러닝을 선택하고, 통계 프로그램인 R을 이용해서 머신러닝을 실제 데이터에 적용할 수 있는 도서입니다. 수학이나 프로그래밍을 잘 알지 못해도 머신러닝을 배우고 싶은 사람들을 위한 최적의 도서로 어려운 개념 설명이 아닌 실제 예시를 통해 머신러닝의 개념을 이해하도록 도와줍니다. 데이터에 적합한 머신러닝 모델을 선택하도록 판별 분석, 서포트 벡터 머신, 로지스틱 회귀 모델, 신경 모델 등 동일한 예제를 적용해 그 차이를 비교하며, 각 모델들의 특징과 장점들을 설명합니다.