소득공제
알고리즘 구현으로 배우는 선형대수 with 파이썬
행렬의 기초부터 텐서를 활용한 머신러닝과 딥러닝 적용까지
장철원 저
비제이퍼블릭(BJ퍼블릭)
2021.12.24.
- 베스트
- IT 모바일 top100 1주
이미 소장하고 있다면 판매해 보세요.
- 국내배송만 가능
- 문화비소득공제 신청가능
이 상품의 태그
상세 이미지
책소개
목차
|
CHAPTER 01. 개발 환경 구축하기
1.1 윈도우 개발 환경 구축하기 1.2 맥 개발 환경 구축하기 1.3 리눅스 개발 환경 구축하기 CHAPTER 02. 파이썬 기초 2.1 기초 자료형 ___ 2.1.1 숫자 ___ 2.1.2 문자 ___ 2.1.3 리스트(list) ___ 2.1.4 불(bool) 2.2 조건문 ___ 2.2.1 비교 연산자 ___ 2.2.2 조건 판단 연산자 ___ 2.2.3 if문 2.3 반복문 ___ 2.3.1 for문 ___ 2.3.2 while문 2.4 함수 ___ 2.4.1 사용자 정의 함수 ___ 2.4.2 재귀 함수 2.5 깊은 복사 ___ 2.5.1 mutableㆍimmutable ___ 2.5.2 얕은 복사 ___ 2.5.3 깊은 복사 ___ 2.5.4 깊은 복사 구현하기 2.6 라이브러리 ___ 2.6.1 라이브러리의 개념 ___ 2.6.2 나만의 라이브러리 만들기 CHAPTER 03. 행렬 3.1 스칼라 ___ 3.1.1 스칼라의 정의 ___ 3.1.2 스칼라의 기본 연산 ___ 3.1.3 파이썬 실습 3.2 벡터 ___ 3.2.1 벡터의 정의 ___ 3.2.2 벡터의 덧셈과 뺄셈 ___ 3.2.3 벡터의 스칼라 곱 ___ 3.2.4 벡터 기본 연산의 성질 ___ 3.2.5 파이썬 실습 ___ 3.2.6 넘파이 실습 3.3 행렬 ___ 3.3.1 행렬의 정의 ___ 3.3.2 행렬의 덧셈과 뺄셈 ___ 3.3.3 행렬의 스칼라 곱 ___ 3.3.4 행렬의 원소 곱 ___ 3.3.5 행렬 곱 ___ 3.3.6 행렬의 대각합 ___ 3.3.7 행렬 연산의 성질 ___ 3.3.8 파이썬 실습 ___ 3.3.9 넘파이 실습 CHAPTER 04. 다양한 행렬 4.1 전치 행렬 ___ 4.1.1 전치 행렬의 개념 ___ 4.1.2 전치 행렬의 성질 ___ 4.1.3 파이썬 실습 ___ 4.1.4 넘파이 실습 4.2 대칭 행렬 ___ 4.2.1 대칭 행렬의 개념 ___ 4.2.2 대칭 행렬의 성질 ___ 4.2.3 파이썬 실습 ___ 4.2.4 넘파이 실습 4.3 대각 행렬 ___ 4.3.1 대각 행렬의 개념 ___ 4.3.2 대각 행렬의 성질 ___ 4.3.3 파이썬 실습 ___ 4.3.4 넘파이 실습 4.4 단위 행렬 ___ 4.4.1 단위 행렬의 개념 ___ 4.4.2 단위 행렬의 성질 ___ 4.4.3 파이썬 실습 ___ 4.4.4 넘파이 실습 4.5 영 행렬 ___ 4.5.1 영 행렬의 개념 ___ 4.5.2 영 행렬의 성질 ___ 4.5.3 파이썬 실습 ___ 4.5.4 넘파이 실습 4.6 삼각 행렬 ___ 4.6.1 삼각 행렬의 개념 ___ 4.6.2 삼각 행렬의 성질 ___ 4.6.3 파이썬 실습 ___ 4.6.4 넘파이 실습 4.7 토플리츠 행렬 ___ 4.7.1 토플리츠 행렬의 개 ___ 4.7.2 파이썬 실습 ___ 4.7.3 scipy 실습 4.8 이중 대각 행렬 ___ 4.8.1 이중 대각 행렬의 개념 ___ 4.8.2 파이썬 실습 ___ 4.8.3 넘파이 실습 4.9 하우스홀더 행렬 ___ 4.9.1 하우스홀더 행렬의 개념 ___ 4.9.2 파이썬 실습 ___ 4.9.3 넘파이 실습 CHAPTER 05. 선형 시스템 5.1 선형 방정식 ___ 5.1.1 선형 방정식의 정의 ___ 5.1.2 선형 방정식의 예 ___ 5.1.3 선형 방정식이 아닌 경우 5.2 선형 시스템 ___ 5.2.1 선형 시스템의 정의 ___ 5.2.2 기본 행 연산 ___ 5.2.3 가우스 조르단 소거법 ___ 5.2.4 가우스 소거법 5.3 동차 선형 시스템 5.4 파이썬 실습 ___ 5.4.1 단계적으로 계산하기 ___ 5.4.2 함수 생성 테스트 ___ 5.4.3 최종 함수 5.5 넘파이 실습 CHAPTER 06. 행렬식 6.1 행렬식의 개념 6.2 행렬식 계산 ___ 6.2.1 2×2 행렬의 행렬식 ___ 6.2.2 3×3 행렬의 행렬식 6.3 행렬식의 성질 ___ 6.3.1 삼각 행렬의 행렬식 ___ 6.3.2 대각 행렬의 행렬식 ___ 6.3.3 전치 행렬의 행렬식 ___ 6.3.4 특정 행과 열의 원소가 모두 0일 때 행렬식 ___ 6.3.5 행렬의 기본 행 연산과 행렬식 ___ 6.3.6 비례하는 행과 열에 대한 행렬식 ___ 6.3.7 행렬 곱과 행렬식 6.4 파이썬 실습 ___ 6.4.1 단계적으로 계산하기 ___ 6.4.2 재귀 함수로 구현하기 ___ 6.4.3 삼각행렬 변환으로 구현하기 6.5 넘파이 실습 CHAPTER 07. 역행렬 7.1 역행렬의 개념 7.2 역행렬 계산 ___ 7.2.1 2×2 행렬의 역행렬 구하기 ___ 7.2.2 ??×?? 행렬의 역행렬 구하기 7.3 정사각 행렬의 거듭 제곱 7.4 역행렬의 성질 ___ 7.4.1 역행렬의 거듭 제곱 ___ 7.4.2 역행렬과 전치 행렬 ___ 7.4.3 거듭 제곱 행렬의 역행렬 ___ 7.4.4 역행렬과 행렬식 7.5 파이썬 실습 ___ 7.5.1 단계적으로 계산하기 ___ 7.5.2 함수로 구현하기 CHAPTER 08. 기저와 차원 8.1 벡터 공간 ___ 8.1.1 벡터 공간의 개념 ___ 8.1.2 부분 공간 8.2 선형 변환 8.3 선형 독립 8.4 기저 ___ 8.4.1 기저의 정의 ___ 8.4.2 기저와 벡터 공간 8.5 차원 8.6 행 공간ㆍ열 공간ㆍ영 공간 ___ 8.6.1 행 공간ㆍ열 공간ㆍ영 공간의 개념 ___ 8.6.2 행 공간ㆍ열 공간ㆍ영 공간의 성질 8.7 랭크와 널리티 ___ 8.7.1 랭크와 널리티 개념 ___ 8.7.2 랭크와 널리티의 성질 CHAPTER 09. 내적 9.1 내적의 개념 ___ 9.1.1 내적 공간 ___ 9.1.2 내적의 정의 ___ 9.1.3 내적의 성질 ___ 9.1.4 정사영 9.2 직교 공간과 정규 직교 공간 ___ 9.2.1 직교 공간 ___ 9.2.2 정규 직교 공간 ___ 9.2.3 정규 직교 벡터를 활용한 좌표 표현 ___ 9.2.4 직교 벡터를 활용한 좌표 표현 9.3 그램 슈미트 과정 ___ 9.3.1 정사영 정리 ___ 9.3.2 직교 정사영 9.4 QR분해 ___ 9.4.1 기본적인 QR분해 방법 ___ 9.4.2 그램 슈미트 과정을 이용한 QR분해 ___ 9.4.3 하우스홀더 방법을 이용한 QR분해 9.5 파이썬 실습 ___ 9.5.1 기본 내적 실습 ___ 9.5.2 그램 슈미트 과정을 이용한 QR분해 ___ 9.5.3 하우스홀더 방법을 이용한 QR분해 9.6 넘파이 실습 ___ 9.6.1 기본 내적 실습 ___ 9.6.2 QR분해 실습 CHAPTER 10. 다양한 곱 연산 10.1 외적과 크로네커 곱 ___ 10.1.1 벡터의 외적 ___ 10.1.2 크로네커 곱 10.2 벡터 곱 ___ 10.2.1 벡터 곱의 정의 ___ 10.2.2 벡터 곱의 기하학적 의미 10.3 삼중 곱 ___ 10.3.1 스칼라 삼중 곱 ___ 10.3.2 벡터 삼중 곱 10.4 파이썬 실습 10.5 넘파이 실습 CHAPTER 11. 고윳값과 고유 벡터 11.1 고윳값과 고유 벡터의 개념 11.2 고윳값과 고유 벡터 계산 ___ 11.2.1 2×2 행렬의 고윳값과 고유 벡터 구하기 ___ 11.2.2 3×3 행렬의 고윳값과 고유 벡터 구하기 ___ 11.2.3 QR분해를 이용한 방법 11.3 고윳값과 고유 벡터의 성질 11.4 파이썬 실습 11.5 넘파이 실습 CHAPTER 12. 직교 행렬 12.1 직교 행렬의 개념 12.2 닮음 ___ 12.2.1 닮음의 개념 ___ 12.2.2 닮음의 성질 12.3 파이썬 실습 12.4 넘파이 실습 CHAPTER 13. 대각화 13.1 대각화의 개념 13.2 직교 대각화의 개념 13.3 고윳값 분해 13.4 특이값 분해 13.5 파이썬 실습 ___ 13.5.1 고윳값 분해 실습 ___ 13.5.2 특이값 분해 실습 13.6 넘파이 실습 ___ 13.6.1 고윳값 분해 실습 ___ 13.6.2 특이값 분해 실습 CHAPTER 14. LU분해 14.1 기본 행렬 ___ 14.1.1 기본 행렬의 개념 ___ 14.1.2 기본 행렬의 역행렬 14.2 LU분해 ___ 14.2.1 LU분해의 개념 ___ 14.2.2 LU분해 방법 ___ 14.2.3 LU분해 쉽게 하기 ___ 14.2.4 LU분해와 선형 시스템의 해 14.3 파이썬 실습 ___ 14.3.1 LU분해 과정 살펴보기 ___ 14.3.2 LU분해 함수 만들기 14.4 scipy 실습 CHAPTER 15. 행렬의 이차식 15.1 이차식 개념 15.2 양정치 행렬 15.3 벡터의 미분 CHAPTER 16. 텐서 16.1 텐서의 기초 ___ 16.1.1 텐서의 개념 ___ 16.1.2 텐서의 구성 원소 16.2 텐서의 기본 연산 ___ 16.2.1 텐서의 노름 ___ 16.2.2 텐서의 내적 ___ 16.2.3 Rank One 텐서 ___ 16.2.4 텐서의 대칭성 ___ 16.2.5 대각 텐서 ___ 16.2.6 텐서의 행렬화 ___ 16.2.7 텐서 곱 16.3 파이썬 실습 16.4. 넘파이 실습 CHAPTER 17. 머신러닝과 선형대수 17.1 파이썬을 활용한 분석 ___ 17.1.1 데이터 불러오기 ___ 17.1.2 문자형 자료를 숫자형 자료로 변환 ___ 17.1.3 데이터 열 추출 ___ 17.1.4 데이터 열 연산 ___ 17.1.5 전치 행렬 구하기 ___ 17.1.6 피처ㆍ타깃 데이터 분할 ___ 17.1.7 피처별 평균 ___ 17.1.8 공분산 행렬 ___ 17.1.9 특이값 분해 ___ 17.1.10 머신러닝 적용하기 17.2 넘파이ㆍ판다스 라이브러리를 활용한 분석 ___ 17.2.1 데이터 불러오기 ___ 17.2.2 데이터 열 추출 ___ 17.2.3 데이터 열 연산 ___ 17.2.4 전치 행렬 구하기 ___ 17.2.5 피처ㆍ타깃 데이터 분할 ___ 17.2.6 공분산 행렬 ___ 17.2.7 특이값 분해 ___ 17.2.8 머신러닝 적용하기 CHAPTER 18. 딥러닝과 선형대수 18.1 파이썬을 활용한 분석 ___ 18.1.1 데이터 불러오기 ___ 18.1.2 피처ㆍ타깃 데이터 분할 ___ 18.1.3 데이터 전처리 ___ 18.1.4 이미지 데이터 확인 ___ 18.1.5 원-핫 인코딩 ___ 18.1.6 딥러닝 적용하기 18.2 넘파이ㆍ판다스 라이브러리를 활용한 분석 ___ 18.2.1 데이터 불러오기 ___ 18.2.2 피처ㆍ타깃 데이터 분할 ___ 18.2.3 데이터 전처리 ___ 18.2.4 이미지 데이터 확인 ___ 18.2.5 원-핫 인코딩 ___ 18.2.6 딥러닝 적용하기 |
저자 소개1
충북대학교에서 통계학을 전공하고 고려대학교에서 통계학 석사 학위를 받은 후 플로리다 주립 대학교 통계학 박사과정에 진학했다. 어렸을 때부터 게임을 좋아하여 게임 회사인 크래프톤의 데이터 분석실에서 근무하며 머신러닝을 활용한 이탈률 예측, 고객 분류 작업 등을 담당했다. 특히 배틀그라운드의 핵 관련 업무를 하면서 IT 보안 분야에 흥미를 느끼게 되었다. 이후 NHN 클라우드사업본부 IT 보안실에서 머신러닝을 활용한 매크로 자동 탐지 시스템을 개발하여 특허를 출원했다. 삼성전자, KB국민은행, LG에너지솔루션 등 여러 기업에서 IT 관련 강의를 했으며, 현재도 다양한 교육 활동을 진
충북대학교에서 통계학을 전공하고 고려대학교에서 통계학 석사 학위를 받은 후 플로리다 주립 대학교 통계학 박사과정에 진학했다. 어렸을 때부터 게임을 좋아하여 게임 회사인 크래프톤의 데이터 분석실에서 근무하며 머신러닝을 활용한 이탈률 예측, 고객 분류 작업 등을 담당했다. 특히 배틀그라운드의 핵 관련 업무를 하면서 IT 보안 분야에 흥미를 느끼게 되었다. 이후 NHN 클라우드사업본부 IT 보안실에서 머신러닝을 활용한 매크로 자동 탐지 시스템을 개발하여 특허를 출원했다. 삼성전자, KB국민은행, LG에너지솔루션 등 여러 기업에서 IT 관련 강의를 했으며, 현재도 다양한 교육 활동을 진행하고 있다. 꾸준히 IT 도서도 집필하고 있으며 소프트웨어 개발도 한다. 또한 지식을 공유하는 데 보람을 느껴 블로그, 카페, 유튜브를 운영하며 다른 사람과 활발히 소통하고 있다.
장철원의 다른 상품
관련 분류
품목정보
- 발행일
- 2021년 12월 24일
- 쪽수, 무게, 크기
- 592쪽 | 188*245*35mm
- ISBN13
- 9791165921125
출판사 리뷰
|
추상적이고 어렵게만 느껴지는 선형대수,
더는 피하지 말고 이 책과 함께 정면 돌파하라! 선형대수는 머신러닝과 딥러닝 분야뿐만 아니라 숫자를 다루는 거의 모든 분야에서 사용됨에도 불구하고, 그 중요성에 비해 쉽게 접하기 어려운 학문이다. 하지만 이 책과 함께라면 선형대수 이론을 파이썬으로 밑바닥부터 직접 구현해 보며 선형대수의 개념을 확실하게 잡을 수 있다. 이 책은 선형대수 이론을 수식으로 설명하고 파이썬을 이용해 단계별로 구현한 후 Numpy 코드로 검증하는 과정을 거친다. 이를 통해 선형대수의 수학적 개념을 자연스럽게 이해하고 문제 해결을 위한 라이브러리 활용 방법을 학습하도록 돕는다. 이 책을 통해 선형대수를 심도 있게 이해하길 바란다. 이 책의 특징 · 선형대수 내부 알고리즘을 집중 공략하고 실전에 적용해 본다. · 행렬, 텐서, 기저, 차원 등 선형대수 필수 이론을 자세히 다룬다. · 추상적인 선형대수 개념을 그림으로 알기 쉽게 설명한다. 이 책의 대상 독자 · 선형대수를 공부한 경험이 있지만, 실제 사용에 어려움을 느끼는 분 · 선형대수 알고리즘을 직접 구현하고 싶은 분 |
