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머신러닝을 위한 수학 : 핵심 알고리즘 3가지로 배우는 최적화
머신러닝을 위한 수학 : 핵심 알고리즘 3가지로 배우는 최적화
상세정보
- 자료유형
- 단행본
- ISBN
- 9791156646327 93000
- DDC
- 006.31-23
- 청구기호
- 006.31 이44ㅁ
- 저자명
- 이병준 , 1985-
- 서명/저자
- 머신러닝을 위한 수학 : 핵심 알고리즘 3가지로 배우는 최적화 / 이병준 지음
- 발행사항
- 서울 : 한빛아카데미, 2022
- 형태사항
- 344 p : 삽화(일부천연색), 도표 ; 24 cm
- 가격
- \28000
- Control Number
- gtec:416591
- 책소개
-
수학적 최적화를 이해하면, 머신러닝이 보인다!
머신러닝 알고리즘을 잘 이해하고 활용하려면 알고리즘의 기반이 되는 수학 원리를 이해해야 한다. 이 책은 머신러닝을 이해하고 구현하는 데 꼭 필요한 수학 개념만 엄선하여 구성하였다. 선형대수학, 다변수 미분적분학, 확률과 통계의 필수 개념으로 수학의 토대를 다지고 선형 회귀 분석, 서포트 벡터 머신, 주성분 분석의 3가지 핵심 알고리즘을 파이썬 코딩으로 직접 구현해보면 머신러닝 알고리즘의 핵심인 수학적 최적화를 확실하게 이해할 수 있다. 이 책을 통해 머신러닝에 필요한 수학이 무엇이며, 머신러닝과 수학이 어떻게 연결되는지를 이해하면 머신러닝에 한 발짝 더 가까워질 것이다.
MARC
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