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#광고 - 링크로 구매 시 글쓴이에게 소정의 수수료가 제공됩니다.  "몬테카를로 시뮬레이션으로 배우는 확률통계 with 파이썬"은 확률 통계의 기초부터 심화 개념까지 체계적으로 학습할 수 있는 유용한 도서입니다. 이 책은 특히 파이썬을 활용하여 이론을 실제 데이터 분석에 적용하는 방법을 중점적으로 다루고 있습니다. 저자 장철원은 통계학을 전공한 소프트웨어 공학자로, 실무 경험을 바탕으로 독자들이 이해하기 쉽게 내용을 구성했습니다. 책은 크게 두 부분으로 나뉘어 있으며, 첫 번째 부분에서는 기초 수학과 확률의 기본 개념을 설명합니다. 경우의 수, 함수, 확률 변수 등의 핵심 개념을 다루며, 이를 통해 확률 통계의 기본 틀을 잡을 수 있습니다. 두 번째 부분에서는 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 확률 분포의 성..

"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*..

"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..