"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..
