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"베이즈데이터분석"은 이기재 교수가 집필한 베이즈 통계학에 관한 심도 있는 교재입니다. 이 책은 특히 방송통신대학교의 교재로 사용되며, 통계학 전공자뿐만 아니라 베이즈 추론에 관심 있는 일반 독자에게도 유용한 내용을 담고 있습니다. 베이즈 통계학은 빈도론 통계학과는 다른 접근 방식을 취하며, 일상적인 추론 방법과 유사한 면이 있어 원리를 이해하면 쉽게 접근할 수 있습니다. 총 13장으로 구성된 이 책은 베이즈 추론의 역사적 배경부터 시작하여, 기본적인 베이즈 추론 방식과 가설 검정, 주관적 사전분포와 무정보사전분포, 몬테 카를로 방법 등 다양한 주제를 다룹니다. 특히, 마르코프 체인 몬테 카를로 방법과 같은 현대적인 베이즈 계산 기법에 대한 설명이 상세히 제공됩니다. 각 장은 이론적 배경뿐만 아니라 실제..

"Chatterjee 예제를 통한 회귀분석: R 활용"은 회귀분석을 보다 깊이 있게 이해하고자 하는 학생과 연구자에게 최적의 선택이 될 수 있는 책입니다. 이 책은 회귀분석의 주요 개념과 기법을 일련의 예제를 통해 설명하며, 분석 결과를 해석하는 방법까지 상세히 다룹니다. 특히 R을 활용한 실습 코드가 제공되어, 독자가 직접 실습을 통해 분석 기법을 체득할 수 있도록 돕습니다. 이번 제6판에서는 R 통계 패키지에 대한 기초적인 사용법이 추가되어, R을 처음 접하는 독자들도 쉽게 따라 할 수 있도록 배려했습니다. 또한, SAS 사용자들을 위해 각 장의 부록에 예제의 SAS 코드도 수록되어 있어, 다양한 통계 소프트웨어를 사용하는 독자들에게 유용한 자료가 될 것입니다. 데이터와 예제 또한 최신으로 업데이트되..

『수리통계학 개론』은 통계학을 심도 있게 이해하고자 하는 학생들과 연구자들에게 필수적인 지침서입니다. 이 책은 Rovert V. Hogg가 저술한 통계학 분야의 권위 있는 교재로, 박태영 번역가에 의해 한국어로 번역되었습니다. 781쪽에 걸쳐 다양한 통계 개념을 체계적으로 설명하며, 특히 확률과 확률분포, 다변량 분포, 기초 통계적 추론 등의 주제를 다루고 있습니다. 이 책은 통계학의 기초부터 고급 이론까지 폭넓게 커버하고 있어, 통계학을 처음 접하는 학생들뿐만 아니라 심화된 학습을 원하는 이들에게도 적합합니다. 각 장에서는 이론적인 설명뿐만 아니라 실제 문제 해결에 필요한 방법론을 제시하여, 독자들이 통계적 사고를 체계적으로 발전시킬 수 있도록 돕습니다. 또한, 최대우도 방법, 충분성, 가설의 최적 검..

"확률론적 머신러닝: 기본편"은 머신러닝의 기초부터 심화까지 폭넓게 다루는 책으로, 머신러닝에 관심이 있는 분들에게 강력히 추천하는 도서입니다. 이 책은 케빈 머피가 저술한 것으로, 그는 브리티시컬럼비아대학교에서 교수로 재직했으며, 현재 구글 딥마인드에서 팀을 이끌고 있는 저명한 학자입니다. 그의 머신러닝 관련 저서는 이미 많은 독자에게 사랑받아 왔습니다. 이 책은 머신러닝의 기초적인 수학적 토대와 다양한 방법론을 포괄적으로 설명하며, 특히 딥러닝뿐만 아니라 다양한 데이터 시각화 기법과 신경망 구조에 대한 내용을 포함하고 있습니다. 챕터 제목에서 알 수 있듯이, "가우스 선별 분석"부터 "이미지를 위한 트랜스포머"까지 다양한 주제를 다루고 있어, 이론적 배경과 실용적인 응용을 모두 탐구할 수 있습니다. ..

"머신 러닝 마스터 클래스"는 머신 러닝의 핵심 개념을 명확하게 이해하고자 하는 독자들에게 강력히 추천하는 도서입니다. 이 책은 복잡한 개념을 9가지 레슨으로 나누어 설명하며, 머신 러닝의 기본 개념과 기법을 명쾌하게 정리합니다. 특히, 왜 특정 기법을 사용하는지, 어떤 상황에서 유용한지를 명확히 짚어주어, 단순한 지식 습득을 넘어 실질적인 응용 능력을 기를 수 있도록 도와줍니다. 민재식 저자는 서울대학교에서 수학을, 포스텍과 University of South Florida에서 컴퓨터 비전을 전공한 전문가로, 네이버와 현대자동차 등에서 머신 러닝 연구 개발자로 활동해왔습니다. 그는 이 책을 통해 독자들에게 문제 해결의 본질을 정의하고 실용적인 해법을 찾는 방법을 제시합니다. 이는 머신 러닝을 단순히 기..

크리스토퍼 비숍의 "패턴 인식과 머신 러닝"은 인공지능 분야에서 오랜 시간 동안 사랑받아 온 명저입니다. 이 책은 하버드, 스탠퍼드, 카이스트 등 세계 유수의 대학에서 교재로 활용될 만큼 그 가치를 인정받고 있으며, 인공지능을 공부하는 학생이나 연구자에게 필수적인 자료로 자리매김하고 있습니다. "패턴 인식과 머신 러닝"은 제목 그대로 패턴 인식과 머신 러닝의 기본 개념을 다루며, 연습문제를 통해 독자의 이해를 돕습니다. 400개 이상의 연습문제는 독자가 이론을 실제로 적용해 볼 수 있는 기회를 제공하여, 학습 효과를 극대화합니다. 특히, 이 책은 수학적 기법을 통해 머신 러닝과 패턴 인식을 심도 있게 다루고 있어, 관련 분야의 연구자나 종사자에게도 유용한 자료가 될 것입니다. 이 책은 기초적인 확률 이론..

'파이썬을 이용한 통계분석'은 파이썬을 활용하여 통계 분석을 배우고자 하는 학습자에게 최적화된 책입니다. 이 책은 단순한 프로그래밍 언어 학습을 넘어, 통계학의 기초부터 심화까지 폭넓게 다루고 있어 실무에 바로 적용할 수 있는 실질적인 능력을 배양할 수 있도록 돕습니다. 1장은 파이썬의 기본 개념과 환경 설정에 중점을 둡니다. 파이참, 주피터 노트북, 구글 코랩 등 다양한 개발 도구의 설치 및 사용법을 익힐 수 있어, 파이썬 초보자도 쉽게 접근할 수 있습니다. 또한, 파이썬의 기본 문법과 예제 파일 실행 방법을 통해 기초를 다지게 됩니다. 2장부터 9장까지는 통계 분석의 다양한 주제를 심도 있게 다룹니다. 자료의 특징 파악, 확률과 확률분포, 표본분포, 통계적 추정, 가설검정, 범주형 자료 분석, 분산분..

'기초부터 다지는 통계학 교과서 with 파이썬'은 통계학의 기초부터 고급 주제까지 폭넓게 다루며, 파이썬을 활용한 실습을 통해 이론과 실무를 연결하는 완벽한 가이드입니다. 이 책은 통계적 학습의 기본 개념에서부터 시작하여 선형회귀, 분류, 재표집법, 선형모형 선택과 규제, 비선형모형, 나무 기반의 방법, 서포트 벡터 머신, 딥러닝, 생존분석, 비지도학습, 다중검정까지 다양한 주제를 체계적으로 설명합니다. 각 장은 이론적인 설명과 함께 파이썬을 활용한 실습을 포함하고 있어 독자가 직접 코드를 작성하고 결과를 확인하면서 학습할 수 있도록 구성되어 있습니다. 특히, 통계적 모형의 정확도 평가, 교차검증, 부트스트랩과 같은 실용적인 기법을 다루며, 실제 데이터를 분석하는 능력을 키울 수 있도록 돕습니다. 선형..

"데이터과학을 위한 확률.통계: R과 Python의 활용"은 데이터 과학의 핵심 개념인 확률과 통계를 깊이 있게 탐구할 수 있는 훌륭한 안내서입니다. 이 책은 고려대학교 데이터과학원의 석좌교수인 허명회 저자가 집필하였으며, 데이터 과학에 관심 있는 학생과 전문가들에게 필수적인 학습 자료로 자리잡고 있습니다. 이 책은 기초 수준에서부터 수학적으로 접근하는 방법을 강조하며, 이론과 실습을 병행하여 학습자의 이해를 돕고자 합니다. 특히, R과 Python을 활용한 코딩 실습을 통해 독자들이 직접 문제를 해결하고 응용 능력을 키울 수 있도록 구성되어 있습니다. 각 장은 확률의 기초부터 시작하여, 확률변수, 기대값, 여러 확률분포, 통계적 기술, 빈도적 추론, 베이즈 추론, 가설 검정, 회귀모형, 분류모형 등을 ..