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| 100 | 1 | ▼a Deisenroth, Marc Peter |
| 245 | 1 0 | ▼a 머신러닝 수학 바이블 / ▼d Marc Peter Deisenroth, ▼e A. Aldo Faisal, ▼e Cheng Soon Ong 공저 ; ▼e 최승진, ▼e 한지웅, ▼e 조성민 공역 |
| 246 | 1 9 | ▼a Mathematics for machine learning |
| 260 | ▼a 서울 : ▼b 홍릉, ▼c 2023 | |
| 300 | ▼a xxv, 422 p. : ▼b 천연색삽화, 도표 ; ▼c 26 cm | |
| 500 | ▼a 색인수록 | |
| 650 | 0 | ▼a Machine learning ▼x Mathematics |
| 700 | 1 | ▼a Faisal, A. Aldo, ▼e 저 |
| 700 | 1 | ▼a Ong, Cheng Soon, ▼e 저 |
| 700 | 1 | ▼a 최승진, ▼e 역 |
| 700 | 1 | ▼a 한지웅, ▼e 역 |
| 700 | 1 | ▼a 조성민, ▼e 역 |
| 945 | ▼a ITMT |
소장정보
| No. | 소장처 | 청구기호 | 등록번호 | 도서상태 | 반납예정일 | 예약 | 서비스 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| No. 1 | 소장처 중앙도서관/제2자료실(3층)/ | 청구기호 006.31 2023z13 | 등록번호 111883395 | 도서상태 대출가능 | 반납예정일 | 예약 | 서비스 |
컨텐츠정보
목차
PARTⅠ 수학적 기초 제1장 서론 제2장 선형대수학(Linear algebra) 제3장 해석적 기하학 제4장 행렬의 분해(Matrix Decompositions) 제5장 벡터의 미분 제6장 확률과 분포 제7장 연속 최적화(Continuous Optimization) PART Ⅱ 머신러닝 주요 문제들 제8장 모델이 데이터를 만날 때 제9장 선형 회귀 분석(Linear Regression) 제10장 주성분 분석을 이용한 차원 축소 제11장 가우스 혼합 모델을 사용한 밀도 추정 제12장 서포트 벡터 머신을 사용한 분류
