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『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..

"딥러닝을 위한 선형대수학"은 딥러닝과 선형대수학의 관계를 깊이 있게 탐구하는 책입니다. 이 책은 MIT의 저명한 수학자 길버트 스트랭 교수가 집필하였으며, 딥러닝과 머신러닝을 이해하는 데 필수적인 수학적 기초를 제공하는 데 중점을 두고 있습니다. 특히, 선형대수학이 딥러닝과 어떤 관계가 있는지를 명확히 설명하며, 이 분야를 연구하고자 하는 이공계열 학생이나 전문가들에게 큰 도움이 될 것입니다. 책은 기본적인 행렬 연산부터 시작하여, 고급적인 특잇값 분해, 차원 축소, 데이터 압축 등의 심화된 주제까지 다룹니다. 또한, 최적화, 확률과 통계와 같은 딥러닝을 이해하는 데 필수적인 수학 이론도 포함되어 있어, 딥러닝의 수학적 기반을 다지고자 하는 독자에게 적합합니다. 각 장은 이론뿐만 아니라 실제 응용 사례..

"베이즈통계학 입문"은 현대 비즈니스 환경에서 필수적인 베이즈 통계의 개념을 쉽게 이해할 수 있도록 돕는 책입니다. 저자 고지마 히로유키는 경제학자로서, 복잡한 통계 이론을 실생활과 비즈니스에 바로 적용할 수 있도록 설명합니다. 이 책은 특히 인터넷의 발달과 함께 급부상한 베이즈 통계가 어떻게 고객의 행동을 예측하고 비즈니스 전략을 최적화하는 데 사용되는지에 대한 통찰을 제공합니다. 베이즈 통계는 전통적인 통계 방법과 달리, 데이터가 적어도 추측이 가능하며, 정보가 추가될수록 정확도가 높아지는 특성을 갖고 있습니다. 이는 마이크로소프트와 구글 같은 IT 기업들이 베이즈 통계를 활용하여 고객 경험을 개선하는 데 기여하고 있습니다. 예를 들어, 마이크로소프트의 도움말 기능이나 구글의 자동 번역 시스템은 베이..