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머신 러닝(Machine Learning) 
데이터 과학 시리즈(에이콘)1 ㅣ 케빈 머피, 노영찬, 김기성 ㅣ 에이콘출판 ㅣ Machine Learning: A Probabilistic Perspective
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60,000원
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54,000원 (10% ↓, 6,000원 ↓)
  • 발행일
2015년 08월 31일
  • 페이지수/크기/무게
1288page/188*255*53/2167g
  • ISBN
9788960777491/8960777498
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  • 시리즈 도서
데이터 과학 시리즈(에이콘)(총79건)
컴퓨터 비전을 위한 다중 시점 기하학 2/e : 카메라를 위한 수학     58,500원 (10%↓)
컴퓨터 비전 5/e : 원리, 알고리듬, 응용     76,500원 (10%↓)
고객 리텐션의 전략 : 데이터를 통해 고객 이탈을 막아라     36,000원 (10%↓)
데이터의 미학 : 빅데이터 기술에서 데이터 과학자까지 데이터에 관한 모든 것     31,500원 (10%↓)
The R Book(한국어판) : R로 배우는 데이터 분석 기술     49,500원 (10%↓)
  • 상세정보
  • 전사적 형태의 데이터가 증가함에 따라, 데이터 분석을 위한 자동화 방식의 필요성이 증가하고 있다. 머신 러닝(Machine Learning)의 목표는 데이터 패턴을 감지, 향후 데이터 예측을 위해 드러나지 않은 패턴을 사용할 수 있는 방법을 개발한다. 이 책은 수 세기 동안 통계학과 공학의 중심이 된 확률 이론을 사용하는 데이터로부터 습득될 수 있는 머신을 만들기 위한 최적의 방식을 채택한다. 즉 기본적인 원칙에 입각한 모델에 기초해서 머신 러닝에 접근하도록 강조한다. 전반적으로 확률론적 모델링(Probabilistic Modeling)이 먼저 고려될 것이다. 실질적인 접근으로 이 책의 모든 방법은 확률적 모델의 개발 도구인 PMTK(Probabilistic Modeling Toolkit)라고 부르는 매트랩(MATLAB) 소프트웨어 패키지에서 구현된다.
  • ★ 이 책에 쏟아진 찬사 ★ “놀라운 머신 러닝 책이다! 직관적이며 풍부한 예제, 흥미로움, 하지만 여전히 종합적이며 심도있는 책! 이 분야에 관심이 있거나 관련 분야를 전공하는 대학생에게 좋은 시작점이 될 것이다. ” -잔 피터스(Jan Peters) / 다름슈타트 공과대학(Darmstadt University of Technology), 막스플랑크 지능 시스템 연구소(Max-Planck Institute for Intelligent Systems) “케빈 머피는 실제 사례 연구와 예제를 통해 동기를 부여하며, 복잡한 머신 러닝을 풀어내는 전문가다. 책에서 제공하는 소프트웨어 패키지는 많은 그림에 대한 소스코드를 제공하며, 독자 스스로 이런 방법을 검색하고 연구에 몰두하게 만든다. 머신 러닝에 관심이 있고, 빅 데이터로부터 유용한 지식을 어떻게 도출하는지 궁금하다면 이 책을 꼭 읽어야 한다. ” -존 윈(John Winn) / 마이크로소프트(Microsoft) 연구원 “이 책은 통계학 모형에서 기본 개념부터 시작해 가장 진보된 주제를 다루는 훌륭한 책이다. 확률 머신 러닝의 이론적 기초와 매트랩 코드에 의한 실제 도구, 둘 다 제공한다. 이 분야의 전문가와 이 분야에 관심이 있는 학생들은 언제든지 참고할 수 있도록 늘 곁에 둬야 한다. ” -요람 싱어(Yoram Singer) / 구글(Google) 연구원 “이 책은 현대 머신 러닝 전문가들을 위한 기본 참고서가 될 것이다. 전체적인 이해를 위해 필요한 기본 개념을 잘 다루고 있으며, 이런 개념을 기반으로 하는 현재의 강력한 방법을 다룬다. 머신 러닝에서 확률과 통계학의 언어는 외견상으로 분리된 알고리즘과 전략 사이에서 중요한 연결을 드러낸다. 따라서 독자들은 최신 기술을 사용하는 전체론적 관점에서 명확한 표현을 할 수 있게 되며, 다음 세대의 머신 러닝 알고리즘 설계를 위한 준비를 할 수 있다. ” -데이빗 블라이(David Blei) / 컬럼비아 대학교(Columbia University) 교수 ★ 이 책에서 다루는 내용 ★ 오늘날 웹 기반의 방대한 전사적 데이터는 분석을 위한 자동화 방법을 요구한다. 머신 러닝은 이러한 방법을 제공하며, 데이터 패턴을 자동으로 감지하는 방법을 개발하고 향후 데이터를 예측하기 위해 발견되지 않은 방식을 사용한다. 이 책은 머신 러닝과 통일된 확률적 접근의 분야를 포괄적이고도 독립적으로 소개한다. 적용 범위는 너비와 깊이를 통합하고, 확률과 최적화, 선형 대수학과 최근에 개발된 조건 임의의 필드와 L1 일반화, 딥 러닝(deep learning) 같은 토픽에 필요한 배경 지식을 제공한다. 또한 가장 중요한 알고리즘을 비롯해 일반적인 언어를 사용하며, 접근하기 쉬운 형태로 쓰여졌다. 모든 주제는 이미지와 생물학, 문자 처리, 컴퓨터 비전, 로봇공학 같은 응용 분야에서 유도되는 예를 풍부하게 설명한다. 다른 경험적 방법을 제공하는 책보다는 원칙에 따른 모형 기반 접근을 강조하며, 함축적이며 직관적인 방법으로 모형을 지정하기 위해 그래픽 모형 언어를 사용한다. 매트랩(MATLAB) 소프트웨어 패키지(PMTK)에서 수행되는 거의 모든 모형을 다루며, 이는 온라인으로도 이용할 수 있다. 이 책은 대학 수학 정도의 배경 지식을 가진 대학교 3, 4학년 학생이나 대학원생에게 적합하다. ★ 이 책의 대상 독자 ★ 이 책은 컴퓨터 과학, 통계학, 전자공학, 계량경제학, 수학적 배경 지식을 요구하는 대학교 3, 4학년과 대학원 공부를 시작하는 학생들에게 적합하다. 특히 독자가 고등 미적분과 선형 대수학, 컴퓨터 프로그래밍에 대한 기초 지식을 갖고 있다는 전제하에 구성했다. 통계학을 이미 경험했다면 많은 도움이 되겠지만, 사전 지식이 꼭 필요하지는 ...
  • 1장 소개 1.1 머신 러닝: 무엇을 그리고 왜? 1.1.1 머신 러닝의 종류 1.2 감독 학습 1.2.1 분류 1.2.2 회귀 1.3 자율 학습 1.3.1 군집 발견 1.3.2. 잠재 요인의 발견 1.3.3 그래프 구조 발견 1.3.4 매트릭스 완성 1.4 머신 러닝의 기초 개념 1.4.1 모수적 모형과 비모수적 모형 1.4.2 단순한 비모수적 분류기: K 근접 이웃 1.4.3 차원의 저주 1.4.4 분류와 회귀에 대한 모수적 모형 1.4.5 선형 회귀 1.4.6 로지스틱 회귀 분석 1.4.7 과대적합 1.4.8 모형 선택 1.4.9 공짜 점심은 없다는 이론 __연습문제 2장 확률 2.1 소개 2.2 확률 이론에 대한 간단한 리뷰 2.2.1 이산 확률 변수 2.2.2 근본적 규칙 2.2.3 베이즈 법칙 2.2.4 독립과 조건부 독립 2.2.5 연속형 확률 변수 2.2.6 분위수 2.2.7 평균과 분산 2.3 보편적 이산형 분포 2.3.1 이항 분포와 베르누이 분포 2.3.2 다항 분포와 멀티누이 분포 2.3.3 푸아송 분포 2.3.4 경험적 분포 2.4 보편적인 연속 분포 2.4.1 가우시안(정규) 분포 2.4.2 퇴화 pdf 2.4.3 라플라스 분포 2.4.4 감마 분포 2.4.5 베타 분포 2.4.6 파레토 분포 2.5 결합 확률 분포 2.5.1 공분산과 상관 2...
  • 케빈 머피 [저]
  • 노영찬, 김기성 [저]
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