HOME > 상세정보

상세정보

언어학과 통계 모델

언어학과 통계 모델 (32회 대출)

자료유형
단행본
개인저자
신효필
서명 / 저자사항
언어학과 통계 모델 / 신효필
발행사항
서울 :   서울대학교출판문화원,   2009  
형태사항
xvi, 230 p. : 삽화 ; 23 cm
ISBN
9788952110626
서지주기
참고문헌(p. 207-210)과 색인수록
000 00765camcc2200265 c 4500
001 000045555293
005 20120621110621
007 ta
008 090923s2009 ulka AK 001c kor
020 ▼a 9788952110626 ▼g 93700
035 ▼a (KERIS)BIB000011795154
040 ▼a 211042 ▼c 211042 ▼d 211009
041 0 ▼a kor ▼b eng
082 0 4 ▼a 410.15195 ▼2 22
085 ▼a 410.15195 ▼2 DDCK
090 ▼a 410.15195 ▼b 2009
100 1 ▼a 신효필 ▼0 AUTH(211009)67066
245 1 0 ▼a 언어학과 통계 모델 / ▼d 신효필
246 1 1 ▼a Linguistics and statistical models
260 ▼a 서울 : ▼b 서울대학교출판문화원, ▼c 2009
300 ▼a xvi, 230 p. : ▼b 삽화 ; ▼c 23 cm
504 ▼a 참고문헌(p. 207-210)과 색인수록
900 1 0 ▼a Shin, Hyopil, ▼e
945 ▼a KINS

소장정보

No. 소장처 청구기호 등록번호 도서상태 반납예정일 예약 서비스
No. 1 소장처 중앙도서관/제2자료실(3층)/ 청구기호 410.15195 2009 등록번호 111550589 도서상태 대출중 반납예정일 2021-03-05 예약 예약가능 R 서비스 M
No. 2 소장처 중앙도서관/제2자료실(3층)/ 청구기호 410.15195 2009 등록번호 111554902 도서상태 대출중 반납예정일 2021-07-30 예약 서비스 M

컨텐츠정보

저자소개

신효필(지은이)

서울대학교 언어학과를 졸업하고 동대학원에서 석사학위, 박사학위를 받은 후 미국 미주리대학에서 전산학 석사를 받았다. 언어학과 컴퓨터공학의 접목인 컴퓨터 언어학과 자연언어처리에 관한 학제적 연구를 주로 한다. 현재 서울대학교 언어학과 교수와 컴퓨터 공학부와 인지과학협동과정의 겸임교수로 재직하고 있다.

정보제공 : Aladin

목차

목차
머리말 = ⅲ
제1장 확률의 기초 = 1
 1.1 사상과 확률 = 2
 1.2 조건부 확률 = 4
 1.3 베이즈 정리 = 6
 1.4 확률변수와 확률함수 = 8
  1.4.1 확률분포(질량) 함수 = 9
  1.4.2 확률밀도함수 = 10
 1.5 기댓값과 분산 = 11
 1.6 확률분포 = 13
  1.6.1 이항분포 = 13
  1.6.2 정규분포 = 15
  1.6.3 중심극한정리 = 20
  1.6.4 이항분포의 정규분포로의 근사화 = 23
 1.7 결합확률분포 = 24
제2장 통계의 기초 = 27
 2.1 신뢰구간 = 28
 2.2 t-분포 = 32
 2.3 카이제곱 분포 = 34
 2.4 가설 검정 = 37
  2.4.1 가설의 분류 = 38
  2.4.2 신뢰구간을 이용한 가설 검정 = 39
  2.4.3 검정통계량을 이용한 가설 검정 = 40
  2.4.4 p-값을 이용한 검정 = 42
  2.4.5 t-분포와 가설 검정 = 48
  2.4.6 카이제곱과 가설 검정 = 52
 2.5 두 모집단에 대한 통계적 추측 = 55
  2.5.1 독립인 두 표본에서의 평균 차에 대한 z-검정 = 55
  2.5.2 독립인 두 표본에서의 평균 차에 대한 t-검정 = 57
  2.5.3 종속인 두 표본에서의 평균 차에 대한 검정 = 61
제3장 분산분석과 회귀분석 = 65
 3.1 분산분석 = 66
  3.1.1 일원분산분석 = 66
  3.1.2 이원분산분석 = 76
  3.1.3 반복측정 분산분석 = 87
 3.2 회귀분석 = 94
  3.2.1 최적선 = 96
  3.2.2 회귀식 = 96
  3.2.3 회귀선의 적합도 = 99
  3.2.4 다중회귀분석 = 103
 3.3 통계 소프트웨어 R = 104
  3.3.1 R의 설치 = 105
  3.3.2 언어 자료 분석을 위한 R = 105
제4장 N-그램 = 109
 4.1 단어와 토큰 = 110
 4.2 단어 연쇄의 확률 = 111
  4.2.1 최대우도추정 = 111
  4.2.2 문장의 확률 추정 = 116
 4.3 평탄화 = 118
  4.3.1 희박한 자료 = 118
  4.3.2 가산적 평탄화 = 120
  4.3.3 Good-Turing 추정 = 122
  4.3.4 Jelinek-Mercer 평탄화 = 125
  4.3.5 Katz 평탄화 = 127
  4.3.6 절대 절하 = 129
  4.3.7 Kneser-Ney 절하 = 130
  4.3.8 범주에 기초한 N-gram = 132
 4.4 N-그램 툴킷 = 133
  4.4.1 SRILM 설치 = 133
  4.4.2 SRILM을 이용한 언어 모델 = 134
  4.4.3 혼잡도 계산 = 137
제5장 정보 이론 : 엔트로피 = 141
 5.1 엔트로피 = 142
 5.2 결합 엔트로피와 조건 엔트로피 = 145
 5.3 상호 정보 = 149
 5.4 상대적 엔트로피 = 152
 5.5 교차 엔트로피 = 153
 5.6 혼잡도 = 155
 5.7 최대 엔트로피 = 157
  5.7.1 회귀분석과 최대 엔트로피 = 158
  5.7.2 로지스틱 회귀 = 160
  5.7.3 최대 엔트로피 모델 = 163
  5.7.4 로지스틱 회귀와 최대 엔트로피 = 168
 5.8 최대 엔트로피 툴킷 = 172
  5.8.1 Maxnet 설치 및 실행 = 172
  5.8.2 예제를 이용한 Maxent 사용 = 173
제6장 은닉 마르코프 모델 = 179
 6.1 유한상태 오토마타 = 180
  6.1.1 Mealy 기계와 Moor 기계 = 180
 6.2 마르코프 모델 = 182
 6.3 은닉 마르코프 모델 = 184
  6.3.1 문제 1: 확률 계산 = 188
  6.3.2 문제 2: 최적의 상태 연속 찾기 = 196
  6.3.3 문제 3: 은닉 마르코프 모델의 학습 = 199
 6.4 은닉 마르코프 모델 도구 = 202
참고문헌 = 207
부록 = 211
찾아보기 = 223
Abstract = 229

관련분야 신착자료