머신러닝 수학 바이블
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이 책은 컴퓨터공학을 다룬 이론서이다. 머신러닝 수학 바이블의 기초적이고 전반적인 내용을 학습할 수 있도록 구성하였다.
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출판사 리뷰
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목차
목차
PARTⅠ 수학적 기초
제1장 서론
제2장 선형대수학(Linear algebra)
제3장 해석적 기하학
제4장 행렬의 분해(Matrix Decompositions)
제5장 벡터의 미분
제6장 확률과 분포
제7장 연속 최적화(Continuous Optimization)
PART Ⅱ 머신러닝 주요 문제들
제8장 모델이 데이터를 만날 때
제9장 선형 회귀 분석(Linear Regression)
제10장 주성분 분석을 이용한 차원 축소
제11장 가우스 혼합 모델을 사용한 밀도 추정
제12장 서포트 벡터 머신을 사용한 분류
제1장 서론
제2장 선형대수학(Linear algebra)
제3장 해석적 기하학
제4장 행렬의 분해(Matrix Decompositions)
제5장 벡터의 미분
제6장 확률과 분포
제7장 연속 최적화(Continuous Optimization)
PART Ⅱ 머신러닝 주요 문제들
제8장 모델이 데이터를 만날 때
제9장 선형 회귀 분석(Linear Regression)
제10장 주성분 분석을 이용한 차원 축소
제11장 가우스 혼합 모델을 사용한 밀도 추정
제12장 서포트 벡터 머신을 사용한 분류
저자
저자
Marc Peter Deisenroth
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