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보이는 통계학 with 파이썬
인공지능 시대에 필요한 통계적 사고
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소개
목차
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PART 01 데이터의 수집과 기초 분석CHAPTER 01 데이터의 수집1.1 모집단과 표본1.2 표본조사1.3 실험핵심정리연습문제CHAPTER 02 탐색적 분석2.1 수치를 이용한 탐색적 분석2.2 시각화를 이용한 탐색적 분석핵심정리연습문제파이썬 실습문제PART 02 확률이론과 모집단에 대한 통계적 추론CHAPTER 03 확률이론의 기초3.1 표본공간과 사건, 확률의 공리적 정의3.2 조건부확률과 독립성3.3 확률변수3.4 둘 이상의 확률변수의 결합확률분포3.5 다양한 확률분포핵심정리연습문제CHAPTER 04 모집단과 표본4.1 모집단과 모수4.2 랜덤표본과 통계량4.3 표본분포4.4 중심극한정리4.5 파이썬 예제로 익히는 랜덤표본과 표본분포핵심정리연습문제파이썬 실습문제CHAPTER 05 모수에 대한 추정5.1 점추정5.2 구간추정5.3 두 집단의 차이에 대한 추정5.4 파이썬 예제로 익히는 모수의 추정핵심정리연습문제파이썬 실습문제CHAPTER 06 가설검정6.1 유의성검정6.2 모수에 대한 유의성검정6.3 두 집단의 차이에 대한 검정6.4 파이썬 예제로 익히는 유의성검정핵심정리연습문제파이썬 실습문제PART 03 통계학습 기법CHAPTER 07 회귀모형7.1 단순회귀모형7.2 로지스틱 회귀모형7.3 파이썬 예제로 익히는 회귀모형핵심정리연습문제파이썬 실습문제CHAPTER 08 기계학습의 기초8.1 분류분석8.2 군집분석8.3 파이썬 예제로 익히는 기계학습 모형핵심정리연습문제파이썬 실습문제CHAPTER 09 인공신경망의 기초9.1 퍼셉트론9.2 인공신경망9.3 심층신경망9.4 파이썬 예제로 익히는 인공신경망 모형핵심정리연습문제파이썬 실습문제찾아보기
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저자 소개 1
서울대학교 계산통계학과를 졸업하고 동 대학원 통계학과에서 비모수적 함수추정기법으로 석사학위를, 제약조건이 부여된 회귀모형으로 박사학위를 취득했다. 현재 단국대학교 통계데이터사이언스학과 교수로 재직 중이며, 주요 연구분야는 통계모형의 기본 구조에 변화가 발생하는 지점을 식별하는 변화점 탐지를 위한 통계적 방법과 이상점 식별을 위한 기계학습 등이다. 『비정형 데이터분석』 (한국방송통신대학교출판문화원, 2020)을 공동집필했다.
품목정보
- 발행일
- 2026년 01월 10일
- 지원기기
- 크레마, PC(윈도우 - 4K 모니터 미지원), 아이폰, 아이패드, 안드로이드폰, 안드로이드패드, 전자책단말기(저사양 기기 사용 불가), PC(Mac)
- 파일/용량
- PDF(DRM) | 33.06MB ?
- 글자 수/ 페이지 수
- 약 377쪽 ?
- ISBN13
- 9791173409479
출판사 리뷰
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통계학과 파이썬의 만남, 인공지능의 언어로 통계를 읽다인공지능이 일상과 산업 전반에 깊이 스며든 지금, 데이터를 해석하고 불확실성을 판단하는 통계적 사고는 더 이상 특정 전공자만의 역량이 아닙니다. 인공지능과 기계학습의 핵심 원리를 이해하기 위해서는, 그 토대가 되는 통계학을 올바르게 이해할 필요가 있습니다. 그러나 기존 통계학 교재는 이론 중심으로 구성되었거나, 프로그래밍과의 연결이 충분하지 않은 경우가 많았습니다. 『보이는 통계학 with 파이썬』은 이러한 문제의식에서 출발한 책입니다. 파이썬을 접한 경험이 있는 학생들이 점차 늘어나는 교육 환경 속에서, 통계학 전공 기초 과목인 '통계학'을 중심에 두고 파이썬을 도구로 활용해 개념을 직관적으로 이해할 수 있도록 구성했습니다. 확률과 추론이라는 전통적인 통계학의 뼈대를 충실히 유지하면서도 분류분석과 군집분석, 인공신경망의 기초까지 함께 다루어 통계학이 인공지능으로 확장되는 흐름을 한 권에 담았습니다. 모든 내용을 나열하기보다 핵심 주제를 선별해 학부 1~2학년 수준에서 무리 없이 학습할 수 있는 분량과 깊이로 구성한 점 또한 이 책의 중요한 특징입니다. 이 책은 통계학을 처음 배우는 학생에게는 탄탄한 기초를, 인공지능에 관심 있는 독자에게는 원리를 이해할 수 있는 길잡이를 제공하고자 합니다. 이론과 실습, 통계학과 인공지능을 자연스럽게 연결한 『보이는 통계학 with 파이썬』은 인공지능 시대에 요구되는 통계학 교재의 한 가지 실질적인 대안을 제시하고자 합니다.
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