파이썬을 이용한 인공지능 기초수학

"1장 행렬
1.1 행렬
1.2 행렬의 곱
1.3 특수행렬

2장 연립일차방정식과 역행렬
2.1 연립일차방정식
2.2 역행렬
2.3 최소제곱 회귀분석

3장 행렬식
3.1 행렬식
3.2 행렬식의 성질
3.3 여인자와 역행렬
3.4 크래머의 법칙

4장 벡터
4.1 벡터의 정의와 벡터의 연산
4.2 벡터의 내적과 외적
4.3 3차원 공간의 직선과 평면

5장 고유치와 고유벡터
5.1 고유치와 고유벡터
5.2 고유치와 고유벡터를 이용한 행렬곱셈의 간소화

6장 함수의 극한과 연속
6.1 함수의 극한
6.2 함수의 연속성

7장 도함수
7.1 미분계수와 미분
7.2 여러 가지 함수의 미분

8장 미분의 응용
8.1 곡선의 접선과 미분
8.2 극대 극소 미분
8.3 속도, 가속도 미분

9장 적분
9.1 부정적분
9.2 정적분

10장 정적분의 응용
10.1 넓이
10.2 정적분과 부피
10.3 정적분과 속도와 거리

11장 수치자료 요약 및 확률
11.1 수치자료 요약
11.2 확률

12장 확률변수와 여러 가지 확률분포
12.1 확률변수와 확률분포
12.2 여러 가지 확률분포

13장 표본분포
13.1 표본비율분포
13.2 표본평균분포
13.3 t-분포
13.4 카이제곱분포

14장 검정
14.1 유의성 검정
14.2 비율검정
14.3 평균값 검정
14.4 쌍체 비교 검정법
14.5 분산의 검정

15장 두 개의 변수를 갖는 자료 탐구
15.1 산점도와 상관관계
15.2 최소제곱회귀선
15.3 결정계수
15.4 잔차플롯
15.5 비선형 회귀모형

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민만식 Ph.D. in Statistics, Korea University
Former Professor, Department of AI Data Science, University of Suwon