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책소개
목차
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제1장 행렬과 벡터
1.1 데이터의 표현 방식 1.2 벡터 다루기 1.3 행렬 다루기 1.4 파이썬 실습 제2장 확률과 확률분포 2.1 확률의 기초 2.2 확률변수와 확률분포 2.3 파이썬 실습 제3장 통계적 추론 3.1 중심극한정리와 추정량 3.2 점추정과 구간추정 3.3 신뢰구간을 이용한 가설검정 3.4 파이썬 실습 제4장 회귀분석 4.1 선형회귀모형이란 4.2 최소제곱법 4.3 통계적 추론과 결과 해석 4.4 파이썬 실습 제5장 인공지능 개요 5.1 인공지능의 배경 5.2 고전적인 머신러닝 모델 5.3 파이썬 실습 제6장 목적함수의 최적화 6.1 함수: 인공지능의 사고 체계 6.2 목적함수: 인공지능의 이정표 6.3 최적화: 가장 낮은 골짜기를 찾는 여정 제7장 다변수 미분과 경사하강법 7.1 다변수 함수 7.2 편미분과 그래디언트 7.3 연쇄 법칙과 합성함수의 미분 7.4 수치적 최적화: 경사하강법 7.5 파이썬 실습 제8장 다중적분의 통계적 활용 8.1 다중적분의 정의와 푸비니 정리 8.2 결합확률밀도함수의 기댓값과 분산 8.3 주변확률밀도함수와 조건부 확률밀도함수 8.4 파이썬 실습 |
품목정보
- 발행 예정일
- 미정
- 쪽수, 무게, 크기
- 248쪽 | 188*257*20mm
- ISBN13
- 9788920055522
