All the books in the world.

문건웅, 의료인을 위한 R 생존분석, 한나래아카데미

"의료인을 위한 R 생존분석"은 생존분석에 대한 이해가 부족한 의료인들을 위해 저자 문건웅이 집필한 실용적인 안내서입니다. 이 책은 생존분석의 기본 개념과 필요한 수학 지식을 간단하고 명확하게 설명하여, 통계적 전문 지식이 없는 의료인들도 쉽게 접근할 수 있도록 돕습니다. 생존분석은 질병, 치료, 사망 등의 시간적 변수를 다루는 중요한 통계적 방법으로, 의학 연구에서 필수적으로 사용됩니다. 그러나 많은 의료인들이 이 개념을 어렵게 느끼는 경우가 많습니다. 저자는 이러한 점을 고려하여, 복잡한 이론보다는 실질적인 분석 수행 능력을 기르는 데 중점을 두었습니다. 책의 구성은 1장에서 생존분석에 필요한 최소한의 수학 지식을 살펴보며 시작합니다. 이후 2장에서는 생존분석의 개념과 용어를 친절하게 설명하고, 3장..

Alan Agresti, 범주형 자료분석 개론 - 제3판, 자유아카데미

"범주형 자료분석 개론"은 Alan Agresti의 저서로, 범주형 자료를 분석하는 기초부터 심화까지 폭넓은 내용을 다루고 있습니다. 이 책은 통계학을 전공하는 학생들뿐만 아니라 비전공자도 쉽게 이해할 수 있도록 구성되어 있어, 통계학의 기초 지식을 쌓고자 하는 이들에게 적합한 교재입니다. 책의 주요 내용은 범주형 반응자료, 분할표, 일반화선형모형, 로지스틱 회귀모형 등 다양한 통계적 기법을 포함하고 있으며, 각 장에서는 이론적 설명과 함께 실제 사례를 통한 적용 방법을 제시합니다. 또한, R 소프트웨어를 활용한 분석 과정을 상세히 담고 있어, 독자가 실습을 통해 직접 데이터를 다룰 수 있는 기회를 제공합니다. 특히, 이번 3판에서는 데이터마이닝 기법을 추가하여 현대 통계학의 흐름을 반영하고 있으며, 베..

"R을 이용한 통계적 실험설계와 분석"은 통계학을 공부하는 학생이나 연구자들에게 필수적인 참고서로, 저자 김재희가 집필하였습니다. 이 책은 기초부터 고급 수준의 실험설계 방법을 다루며, 각 장마다 R 코드를 제공하여 이론과 실습을 동시에 익힐 수 있도록 구성되어 있습니다. 책의 첫 번째 장에서는 실험설계의 기본 개념과 필요성을 설명하고, 이어지는 장에서는 기초 통계 이론과 R을 활용한 확률 계산 방법을 소개합니다. 특히, 실험설계의 핵심인 완전확률화설계와 확률화블록설계, 라틴정방설계 등 다양한 설계 방법을 상세히 다루며, 각 방법에 대한 통계적 분석을 R을 통해 실습할 수 있도록 안내합니다. 이 책의 가장 큰 장점은 각 장마다 연습문제를 통해 독자가 직접 문제를 풀어보며 학습할 수 있는 기회를 제공한다는..

"표본조사의 이해와 활용"은 통계학의 기초부터 심화까지 아우르는 중요한 자료로, Richard L. Scheaffer를 비롯한 여러 저자들이 집필한 이론서입니다. 이 책은 표본조사의 기본 개념과 설계, 그리고 실제 활용 방법에 대해 깊이 있는 내용을 제공합니다. 통계학을 처음 접하는 학생이나 관련 분야에 종사하는 전문가 모두에게 유용한 지침서가 될 것입니다. 책의 주요 내용은 표본 설계의 기본 요소와 통계 개념을 다루며, 단순 확률 추출법, 증화 확률 추출법, 계통 표집, 집락 추출법 등 다양한 표본 추출 기법을 상세히 설명하고 있습니다. 이러한 기법들은 실제 연구나 조사에서 데이터를 수집하고 분석하는 데 필수적인 요소로, 이론뿐 아니라 실용적인 측면에서도 큰 도움이 될 것입니다. 404쪽에 걸쳐 구성된..

"통계학으로 배우는 머신러닝"은 데이터 과학과 머신러닝에 관심이 있는 분들에게 필수적인 지침서입니다. 이 책은 스탠퍼드대학교의 저명한 통계학자 트레버 헤이스티와 그의 동료들이 집필한 것으로, 통계학적 관점에서 머신러닝을 이해하는 데 중점을 두고 있습니다. 책은 통계학의 기본 개념을 바탕으로 머신러닝의 다양한 알고리즘을 설명합니다. 회귀 분석부터 신경망, 서포트벡터머신, 그리고 부스팅과 같은 고급 기법까지 폭넓게 다루고 있어, 독자들이 이론적 배경을 탄탄히 다질 수 있도록 돕습니다. 특히, 단순히 알고리즘을 적용하는 것을 넘어, 모델의 이론적 이해를 통해 데이터에서 더 깊은 인사이트를 얻고자 하는 연구자와 실무자에게 유용합니다. 각 장은 주제에 대한 개요와 함께 수식, 그래프, 도표 등을 통해 시각적 이해..

『선형대수와 통계학으로 배우는 머신러닝 with 파이썬』은 머신러닝을 깊이 있게 이해하고자 하는 독자들에게 최적의 선택이 될 수 있는 책입니다. 이 책은 머신러닝의 근본적인 기초가 되는 선형대수, 통계학, 최적화 이론을 하나의 체계로 정리하여 제공합니다. 특히 수학적 개념이 부족한 독자들도 쉽게 접근할 수 있도록 다양한 그림과 친절한 설명을 통해 복잡한 수학 수식을 이해할 수 있도록 돕습니다. 머신러닝 알고리즘을 단순히 소개하는 것에 그치지 않고, 해당 알고리즘의 작동 원리를 수학적으로 풀어내어 독자들이 깊이 있는 이해를 할 수 있도록 구성되었습니다. 또한, 이론을 바탕으로 파이썬 코드를 통해 실습을 진행할 수 있으며, 사이킷런과 텐서플로 라이브러리를 활용한 실제 예제를 통해 실무에 적용할 수 있는 능력..

'XAI 설명 가능한 인공지능, 인공지능을 해부하다'는 인공지능의 복잡한 의사결정 과정을 이해하고 설명할 수 있는 방법을 탐구하는 책입니다. 안재현 저자의 이 책은 XAI(eXplainable Artificial Intelligence)의 개념을 중심으로, 인공지능의 '블랙박스' 문제를 해결하고 신뢰성을 높이는 방법을 소개합니다. 책은 XAI의 기본 개념부터 시작하여, 머신러닝과 딥러닝 모델에 적용할 수 있는 다양한 XAI 기법을 다루고 있습니다. 특히, 피처 중요도, 부분 의존성 플롯, XGBoost, LIME, SHAP, 필터 시각화, 합성곱 신경망(CNN), LRP 등 다양한 기술을 실습과 함께 설명합니다. 이러한 실습은 독자들이 직접 코드와 예제를 통해 XAI 기법을 이해하고 적용할 수 있도록 돕..

"심층 학습"은 인공지능 분야에 대한 깊이 있는 이해를 제공하는 필독서입니다. 이안 굿펠로와 요슈아 벤지오, 에런 쿠빌이라는 세계적인 전문가들이 공동 저술한 이 책은, 심층 학습의 기본 개념부터 고급 연구 주제까지 폭넓게 다룹니다. 이 책은 단순히 이론적인 설명에 그치지 않고, 실제 업계 실무자들이 사용하는 다양한 심층 학습 기법들을 상세히 설명합니다. 특히, 선형대수, 확률론, 정보 이론 등 심층 학습에 필수적인 수학적 기초를 탄탄히 다지며, 심층 순방향 신경망, 합성곱 신경망, 순차열 모형화 등의 기법을 소개합니다. 또한 자연어 처리, 음성 인식, 컴퓨터 비전, 온라인 추천 시스템 등 다양한 응용 분야에서의 심층 학습 활용법도 다루고 있어, 실무적인 관점에서의 접근도 가능합니다. 이 책은 심층 학습의..

"베이지안으로 접근하는 자연어 처리"는 자연어 처리(NLP) 분야에서 베이지안 통계 기법을 활용하는 방법을 심도 있게 다루는 책입니다. 이 책은 자연어 처리와 머신러닝의 교차점에서 베이지안 접근법을 탐구하고자 하는 독자에게 필수적인 자료입니다. 저자 샤이 코헨은 에든버러대학교 정보학과의 강사로, 그의 연구는 자연어 처리와 구조적 예측 문제에 중점을 둡니다. 책은 자연어 처리에 베이지안 모델링을 적용할 때 필요한 다양한 알고리즘과 방법론을 소개합니다. 마코프 체인, 몬테카를로 샘플링, 변분 추론, 비모수 모델링 등 다양한 베이지안 추론 기법을 설명하며, 자연어 처리의 기본 모델링 기술과의 연관성을 다룹니다. 특히, 빈도주의적 접근 방식의 한계를 극복하고 비지도 학습 환경에서의 통계적 학습을 강화하는 데 중..

이 책은 베이즈 방법론의 기초부터 고급 응용까지 폭넓게 다루며, 학부생, 대학원생, 연구자 모두에게 유용한 가이드를 제공합니다. 베이즈 데이터 분석의 교과서 이 책은 국제 베이즈 분석 학회(ISBA)에서 2016년 De Groot Prize를 수상하며 그 가치를 인정받았습니다. 저자인 앤드루 겔만(Andrew Gelman)과 그의 공동 저자들은 데이터 분석적 관점에서 개념을 쉽게 설명하며, 실용적인 접근 방식을 강조합니다. 이론적인 내용뿐만 아니라 다양한 실제 데이터 분석 사례를 제공하여 독자들이 실무에 적용할 수 있도록 돕습니다. 제3판의 주요 특징 이번 개정판에서는 최신 베이즈 기법과 컴퓨팅 방법이 추가되었습니다. 특히 다음과 같은 내용이 새롭게 포함되었습니다.비모수 모델링을 다룬 4개의 신규 챕터*..