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Machine Learning
9장 웹 애플리케이션에 머신 러닝 모델 내장 365
9.1 학습된 사이킷런 추정기 저장 366
9.2 데이터를 저장하기 위해 SQLite 데이터베이스 설정 370
9.3 플라스크 웹 애플리케이션 개발 372
9.3.1 첫 번째 플라스크 애플리케이션 373
9.3.2 폼 검증과 화면 출력 376
9.4 영화 리뷰 분류기를 웹 애플리케이션으로 만들기 384
9.4.1 파일과 폴더: 디렉터리 구조 살펴보기 385
9.4.2 메인 애플리케이션 app.py 구현 386
9.4.3 리뷰 폼 구성 389
9.4.4 결과 페이지 템플릿 만들기 390
9.5 공개 서버에 웹 애플리케이션 배포 393
9.5.1 PythonAnywhere 계정 만들기 393
9.5.2 영화 분류 애플리케이션 업로드 394
9.5.3 영화 분류기 업데이트 395
9.6 요약 399
10장 회귀 분석으로 연속적 타깃 변수 예측 401
10.1 선형 회귀 402
10.1.1 단순 선형 회귀 403
10.1.2 다중 선형 회귀 404
10.2 주택 데이터셋 탐색 405
10.2.1 데이터프레임으로 주택 데이터셋 읽기 405
10.2.2 데이터셋의 중요 특징 시각화 407
10.2.3 상관관계 행렬을 사용한 분석 409
10.3 최소 제곱 선형 회귀 모델 구현 411
10.3.1 경사 하강법으로 회귀 모델의 파라미터 구하기 412
10.3.2 사이킷런으로 회귀 모델의 가중치 추정 416
10.4 RANSAC을 사용하여 안정된 회귀 모델 훈련 419
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