정리해야할것 + 참고할만한 책

각 용어당 모르는 부분 하나로 모으기

프로젝트 완성도 및 진행도

나이브 베이즈 분류기

TF-IDF 분류기

P/R 곡선 (AUC)

리드스톤

라플라스 평활화

NLTK

라소 리지 일래스틱넷 (L1벌점화 모델, L2벌점화모델, 합친거)

OLS회귀(ordinary least squares)

널모델

KFold

앙상블 학습

PCA (Principal Component Analysis)

LDA (Linear Discriminant Analysis)

MDS (Multidimensional Scaling)

참고할만한 책

실용서 : Building Machine Learning Systems with Python.

기본서 : Pattern Recognition and Machine Learning

이론서 : Machine Learning : A Probabilisitc Perspective

참고할만한 사이트

http://hunch.net

http://textanddatamining.blogspot_de

http://blog.echen.me

http://www.machinedlearnings.com

http://flowingdata.com

http://simplystatistics.org

http://andrewgelman.com