R로 알아가는 머신러닝과 통계, 수학
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머신러닝의 입문서로서 수학적 원리의 이해와 컴퓨팅 알고리듬의 실제 구현에 충실한 것을 목표로 하였다. 알고리듬의 구현에 사용하는 도구는 R이다. 데이터 과학에서 가장 널리 사용되는 언어로 R과 파이썬을 들 수 있겠는데 전자가 코딩 경험이 적은 사람에게는 더 편하게 접근할 수 있기 때문에 이것을 선택하였다. 분석 결과를 그림으로 나타내는 작업 등에서는 R이 더 강력할 뿐만 아니라 쉽기까지 하다.
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출판사 리뷰
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목차
목차
제 1 장 인공지능과 머신러닝
제 2 장 R 프로그래밍
제 3 장 수학
제 4 장 통계학의 기본이론
제 5 장 표본, 통계량, 모수
제 6 장 추정의 이론과 엔트로피
제 7 장 머신러닝의 기본
제 8 장 머신러닝의 기법
제 9 장 신경망과 딥러닝
제 2 장 R 프로그래밍
제 3 장 수학
제 4 장 통계학의 기본이론
제 5 장 표본, 통계량, 모수
제 6 장 추정의 이론과 엔트로피
제 7 장 머신러닝의 기본
제 8 장 머신러닝의 기법
제 9 장 신경망과 딥러닝
저자
저자
정주희
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